When encountering the data with multiple outputs for a single input, feed-forward networks cannot capture such implicit dependencies. Instead, latent-variable energy-based models (EBMs) come to the rescue. We developed a toy ellipse example with a fixed input and the optimal model formulation. Then, we applied latent-variable EBMs to inference the best latent variables that can learn the implicit relationships.
Lorsque les réseaux feed-forward rencontrent des données à sorties multiples pour une seule entrée, ils ne peuvent pas saisir les dépendances implicites. C’est là que les modèles à base d’énergie à variable latente (LV-EBMs pour Latent variable energy based models) viennent à la rescousse. Nous développons un exemple d’ellipse avec une entrée fixe et la formulation optimale du modèle. Ensuite, nous appliquons les EBMs à variables latentes pour inférer les meilleures variables latentes pouvant apprendre les relations implicites.