There are numerous researches about choices of the latent variable, and we may have a few layers of Neural Networks to represent the choices of latent variables. One typical example is language translation. We can translate a sentence in different ways, and we may not use a softmax function for our model training as there will be infinitely many possible resulted sentences after translation. Therefore, we can use EBM here, and the energy function will tell how compatible is between our original sentence and translated sentence.
Il existe de nombreuses recherches sur les choix de la variable latente et nous pouvons avoir quelques couches de réseaux de neurones pour représenter les choix des variables latentes. Un exemple typique est celui de la traduction linguistique. Nous pouvons traduire une phrase de différentes manières et nous ne pouvons pas utiliser une fonction softmax pour l’entraînement de notre modèle car il y aura une infinité de phrases possibles après la traduction. Par conséquent, nous pouvons utiliser ici l’EBM et la fonction d’énergie nous dit dans quelle mesure la phrase originale et la phrase traduite sont compatibles.