We introduced the concept of the energy-based models and the intention for different approaches other than feed-forward networks. To solve the difficulty of the inference in EBM, latent variables are used to provide auxiliary information and enable multiple possible predictions. Finally, the EBM can generalize to probabilistic model with more flexible scoring functions.
Nous introduisons le concept des modèles à base d’énergie (EBMs pour energy-based models) et l’intention d’adopter des approches différentes autres que les réseaux feed-forward. Pour résoudre la difficulté de l’inférence chez les EBMs, des variables latentes sont utilisées pour fournir des informations auxiliaires et permettre plusieurs prédictions. Enfin, les EBMs peuvent être généralisés aux modèles probabilistes avec des fonctions de notation plus souples.