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一窺現代深度學習的關鍵概念
能量基模型（Energy-Based Model, EBM）：尋找最舒適的狀態
一個統一的框架，用於理解各種生成模型、判別模型和無監督學習模型。
- 生成模型: VAE, GAN 可以看作是EBM的特例。
- 判別模型: Logistic Regression、SVM 可以通過設計適當的能量函數來實現。
- 自編碼器: Denoising Autoencoder 可以看作是一種特殊的EBM。
聯合嵌入預測架構（JEPA）：學習數據之間的關係
JEPA更進一步，它不僅關注單個數據的狀態，還關注不同數據之間的關係。想像你有一堆不同顏色的積木，JEPA會學習這些積木之間的搭配規則。例如，它會學習到紅色的積木通常會和藍色的積木放在一起。
JEPA的核心思想 是將不同的數據嵌入到一個共同的潛在空間中，並學習這個空間中的關係。通過預測一個數據的嵌入，來判斷模型是否正確地理解了數據之間的關係。
能量基模型與JEPA的關係
- 共同點： 兩者都是通過最小化一個能量函數來進行學習。
- 不同點： JEPA更強調數據之間的關係，而能量基模型則更注重單個數據的狀態。
梯度下降：尋找能量最低點的利器
無論是能量基模型還是JEPA，我們都需要找到一個方法來最小化能量函數。梯度下降法 就是一個非常常用的方法。它就像是一個下山的人，每次都選擇最陡峭的方向向下走，最終就能到達山谷的底部。
應用場景
- 圖像處理： JEPA可以學習不同圖像區域之間的關係，用於圖像生成、圖像修復等任務。
- 自然語言處理： JEPA可以學習不同詞語之間的關係，用於機器翻譯、文本生成等任務。
- 強化學習： JEPA可以學習環境的狀態和動作之間的關係，用於訓練智能體。
總結
能量基模型和JEPA是兩個非常強大的工具，它們為我們提供了一種新的視角來理解深度學習。通過最小化能量函數，模型能夠學習到數據的深層特徵，並做出更準確的預測。
關鍵概念
- 能量： 一種衡量狀態好壞的指標。
- 能量基模型： 通過最小化能量函數來學習模型參數。
- JEPA： 學習數據之間的關係，並通過預測來驗證模型。
- 梯度下降： 一種用於最小化能量函數的優化算法。
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