Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Mean-Field Microcanonical Gradient Descent

Der Mean-Field Microcanonical Gradient Descent (MF-MGDM) ist ein Sampling-Verfahren für energiebasierte Modelle, das den Entropieverlust des herkömmlichen MGDM-Modells reduziert, indem mehrere Samples gleichzeitig aktualisiert werden, um die mittlere Energie-Zielvorgabe zu erreichen.