ㅁ 에너지 기반 모델

ㅇ 정의:
– 에너지 기반 모델은 데이터 분포를 에너지 함수로 표현하여 확률 분포를 모델링하는 접근법입니다. 에너지 함수는 낮은 값을 가질수록 데이터가 더 가능성이 높은 상태를 나타냅니다.

ㅇ 특징:
– 데이터 분포를 명시적으로 모델링하지 않고, 에너지 함수의 형태로 표현.
– 샘플링 과정에서 Langevin Dynamics와 같은 최적화 기법을 활용.
– 계산 비용이 높아 대규모 데이터셋에 적용하기 어려움.

ㅇ 적합한 경우:
– 명시적인 확률 분포를 정의하기 어려운 경우.
– 샘플 생성이 주요 목표인 경우.
– 데이터의 잠재 구조를 학습하는 데 초점이 맞춰진 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 에너지 기반 모델과 생성적 적대 신경망(GAN) 또는 확률적 그래픽 모델을 혼동할 수 있음.
– 에너지 함수의 정의와 샘플링 과정에 대한 이해 부족으로 인한 오답.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 에너지 기반 모델은 데이터의 확률 분포를 에너지 함수로 표현한다.
– X: 에너지 기반 모델은 항상 명시적인 확률 분포를 제공한다.

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1. Score Matching with Langevin

ㅇ 정의:
– Score Matching with Langevin은 데이터의 점수 함수(로그 확률 밀도의 기울기)를 학습한 후, Langevin Dynamics를 통해 샘플링을 수행하는 방법입니다.

ㅇ 특징:
– 점수 함수 학습을 통해 데이터 분포를 간접적으로 모델링.
– 샘플링 단계에서 노이즈를 점진적으로 줄여가며 데이터 분포에 수렴.
– 계산 비용이 높고, 샘플링 시간이 오래 걸릴 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 데이터의 분포를 명시적으로 모델링하기 어려운 경우.
– 고차원 데이터에서 샘플링이 필요한 경우.
– 생성 모델을 학습하고자 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– Score Matching과 Langevin Dynamics의 개념을 혼동할 가능성.
– 점수 함수와 확률 밀도의 관계를 이해하지 못하고 오답을 선택하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Score Matching with Langevin은 점수 함수를 학습하고 이를 기반으로 샘플링을 수행한다.
– X: Score Matching with Langevin은 데이터의 확률 밀도를 직접적으로 학습한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Score Matching with Langevin과 관련하여 시험 대비를 위해 학습해야 할 내용을 정리하면 다음과 같습니다.

1. Langevin Dynamics의 수학적 기초와 작동 원리
– Langevin Dynamics는 확률적 미분 방정식을 기반으로 한 샘플링 기법으로, 확률 분포에서 샘플을 생성하는 데 사용됩니다.
– Fokker-Planck 방정식과의 관계를 이해하고, 확률 밀도 함수의 변화와 샘플링 과정이 어떻게 연결되는지 학습합니다.
– 노이즈 항과 확률적 업데이트를 통해 분포를 탐색하는 과정을 익히며, 이를 수학적으로 표현하는 방법을 숙지합니다.

2. 점수 함수(score function)와 데이터 분포의 관계
– 점수 함수는 데이터 분포의 로그 확률 밀도 함수의 그래디언트로 정의됩니다.
– 점수 함수가 데이터 분포를 얼마나 잘 근사하는지 이해하고, 이를 통해 데이터 분포를 복원하거나 샘플링하는 방법을 학습합니다.
– 점수 함수 추정의 정확성이 모델 성능에 미치는 영향을 분석합니다.

3. Score Matching과 Contrastive Divergence의 차이점
– Score Matching은 점수 함수의 추정을 직접적으로 최적화하는 방법으로, 데이터 분포와 모델 분포 간의 차이를 최소화합니다.
– Contrastive Divergence는 Gibbs Sampling을 사용하여 모델 분포를 간접적으로 최적화하는 방법입니다.
– 두 방법의 장단점과 사용 사례를 비교하여 시험에서 혼동하지 않도록 대비합니다.

4. 계산 비용 문제와 최적화 기법
– Langevin Dynamics와 Score Matching의 계산 비용이 높은 이유를 이해합니다.
– 샘플링 과정에서 발생하는 병목 현상과 이를 완화하기 위한 기법, 예를 들어 효율적인 샘플링 알고리즘이나 근사 방법을 학습합니다.
– 실제 구현 시 컴퓨팅 자원의 효율적 사용과 관련된 최적화 전략을 익힙니다.