This section starts from introducing a relaxed version of free energy by modifying the “temperature” to smooth the energy function. Then we demonstrate how to train EBMs by minimizing loss functionals with several examples. Finally we give a concrete example of self-supervised learning, where we train a EBM to learn a horn-like data manifold.
Cette section introduit une version détendue de l’énergie libre en modifiant la « température » afin de lisser la fonction d’énergie. Ensuite, nous montrons comment entraîner les EBMs en minimisant les pertes fonctionnelles à l’aide de plusieurs exemples. Enfin, nous donnons un exemple concret d’apprentissage autosupervisé, où nous entraînons un EBM à l’apprentissage d’une variété de type conique.