核心概念
에너지 기반 모델은 비정규화된 확률 모델로, 기존의 정규화된 확률 모델과 구별되며 다양한 응용 분야에서 주목받고 있다. 이 논문에서는 에너지 기반 모델의 기초와 음성 및 언어 처리 분야에서의 응용을 체계적으로 소개한다.
要約
이 논문은 에너지 기반 모델(EBM)에 대한 체계적인 소개와 음성 및 언어 처리 분야에서의 응용을 다룬다.
첫 장에서는 확률적 접근법과 EBM의 특징을 개괄한다. EBM은 기존의 정규화된 확률 모델과 달리 비정규화된 모델로, 유연성, 효율성, 편향 극복 등의 장점이 있다.
2장에서는 EBM의 기초를 다룬다. 확률적 그래프 모델, 대표적인 EBM 모델, 최대 우도 학습 알고리즘, 노이즈 대조 추정 등을 소개한다.
3장에서는 순차 데이터 모델링을 위한 EBM과 언어 모델링 응용을 다룬다. 자기회귀 언어 모델과 에너지 기반 언어 모델을 비교하고, 음성 인식에서의 EBM 적용을 설명한다.
4장에서는 조건부 EBM과 그 응용을 다룬다. 조건부 랜덤 필드, 음성 인식, 문장 레이블링 등의 응용을 소개한다.
5장에서는 결합 EBM과 그 응용을 다룬다. 반지도 학습, 보정된 자연어 이해 등의 응용을 설명한다.
마지막으로 6장에서는 요약과 향후 과제를 제시한다.
統計
에너지 기반 모델은 기존 정규화된 확률 모델과 달리 비정규화된 모델이다.
에너지 기반 모델은 유연성, 효율성, 편향 극복 등의 장점이 있다.
에너지 기반 모델의 학습을 위해 마르코프 체인 몬테카를로, 중요 샘플링, 확률적 근사 방법 등의 알고리즘이 사용된다.
에너지 기반 언어 모델은 자기회귀 언어 모델에 비해 편향 문제를 극복할 수 있다.
조건부 에너지 기반 모델은 조건부 랜덤 필드, 음성 인식, 문장 레이블링 등에 적용되었다.
결합 에너지 기반 모델은 반지도 학습, 보정된 자연어 이해 등에 활용되었다.
引用
"에너지 기반 모델은 기존의 정규화된 확률 모델과 구별되며 다양한 응용 분야에서 주목받고 있다."
"에너지 기반 모델은 유연성, 효율성, 편향 극복 등의 장점이 있다."
"에너지 기반 언어 모델은 자기회귀 언어 모델에 비해 편향 문제를 극복할 수 있다."