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贝叶斯大脑理论表明，大脑采用生成模型来阐明外部世界。基于抽样的视角认为，大脑通过随机神经元反应的样品渗透后验分布。此外，大脑不断更新其生成模型，以接近外部世界的真实分布。在这项研究中，我们介绍了基于元素的基于户主的基于能量的（HEE）模型，该模型捕获了推理和学习的动力学。在HEE模型中，我们将分区函数分解为各个层，并利用较短时间常数的一组神经元来采样分解归一化项的梯度。这使我们的模型可以估计分区函数并同时执行推理，从而规避传统基于能量的模型（EBM）中遇到的负相位。因此，学习过程在时间和空间上都是本地化的，模型易于收敛。为了匹配大脑的快速计算，我们证明了神经适应性可以用作动量术语，从而显着加速了推理过程。在自然图像数据集上，我们的模型表现出类似于在生物视觉系统中观察到的表示。此外，对于机器学习社区，我们的模型可以通过关节或边际生成产生观察。我们表明，边际发电的表现优于联合产生，并且与其他EBM的表现达到了绩效。
分层指数家庭能量中的神经抽样...
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