用于图像识别的EBM(Energy-Based Model)的简要说明

对于传统的BP神经网络，如果要对1234做识别或者分类的话

 

那么神经网络的构建是根据输入，确定输入层数目，然后定义适当数据的隐含层神经元数目，最后四个单元的输出层。按照理论3层BP网络结构就足以了。

那么获取一些训练样本，训练后就可以对1234识别了。

 

但是如果我们的目标并不是对1234的简单分类，而是对有1234四个数据所描述的点，是否在某个四维空间的某个流行上的识别。Delta的计算就不是像上面那样简单的了，那么我们需要使用EBM ，最关键的就是在用于训练的Loss function 的设计上了。EBM和传统神经网络的差异就在于此了。