班加罗尔，印度摘要：基于能量的模型（EBM）通过利用Boltzmann分布来表达事件的可能性，为生成建模提供了一种有希望的生成模型的方法。在这项研究中，我们深入研究了EBM的理论和实际实施，从物理系统和神经网络体系结构中汲取灵感。通过训练神经网络，以输出较低的分数，以便可能观察到可能的观察值，而不太可能的分数却旨在对真实的数据生成分布进行建模。我们解决了与采样新观察和棘手的归一化分母相关的挑战，提出了近似技术等近似技术，例如对比度差异和兰格文动力学。通过探索和实施，我们旨在提供有关图像生成任务的EBM的构建和利用的见解。索引术语 - 基于能量的模型，Boltzmann分布，神经网络，对比差异，Langevin Dynamics。