energy-based learning

能量基学习是一种机器学习方法，旨在使用能量函数来描述样本之间的相互作用。这个能量函数可以是顺手编写的，也可以使用神经网络等方法来拟合。

能量基学习通常涉及到对样本进行采样，从而可以将其应用于训练模型。在样本上运行能量函数可计算出样本之间的相似性，然后可以使用这些相似性来训练模型。

常用的能量函数包括Boltzmann机、Hopfield网络和神经网络中使用的重构误差等。

能量基学习可以用于各种模式识别任务，包括图像识别、自然语言处理和语音识别等。它在许多实际应用中具有广泛用途，例如情感识别、药物发现和生成式模型等。

作为一种新的机器学习方法，能量基学习还有许多待解决的问题，例如如何选择准确的能量函数、如何在大规模数据上有效地训练模型等。未来随着技术的不断进步，能量基学习有望在各种领域得到更广泛的应用。