Learning and inference with Energy-Based Models involves a minimization of the energy over the set of answers y and latent variables Z. When the cardinality of Y×Z is large, this minimization can become intractable. One approach to the problem is to exploit the structure of the energy function in order to perform the minimization efficiently. One case where the structure can be exploited occurs when the energy can be expressed as a sum of individual functions (called factors) that each depend on different subsets of the variables in Y and Z. These dependencies are best expressed in the form of a factor graph. Factor graphs are a general form of graphical models, or belief networks.
L’apprentissage et l’inférence avec les modèles à base d’énergie impliquent une minimisation de l’énergie sur l’ensemble des réponses y et des variables latentes Z. Lorsque la cardinalité de Y×Z est importante, cette minimisation peut devenir insoluble. Une approche du problème consiste à exploiter la structure de la fonction énergie afin d’effectuer la minimisation de manière efficace. Un cas où la structure peut être exploitée se produit lorsque l’énergie peut être exprimée comme une somme de fonctions individuelles (appelées facteurs) qui dépendent chacune de différents sous-ensembles des variables de y et ZZ. Ces dépendances sont mieux exprimées sous la forme d’un graphe factoriel. Les graphes factoriels sont une forme générale de modèles graphiques ou de réseaux de croyances.