math1 Langevin Dynamics 기계 학습 분야에서 Langevin Dynamics의 의미? 딥러닝에서 Langevin Dynamics(랑제방 동력학)의 중요성은 복잡한 분포와 샘플링 과정을 시뮬레이션하는 데 주로 나타납니다.첫째, 랑제방 동력학은 수학적인 반복 방법으로, 각 단계에서 임의의 교란(일반적으로 가우스 잡음)을 추가하여 복잡한 확률 분포에서 점을 샘플링하는 데 사용됩니다. 이 방법은 점차적으로 목표 분포에 접근할 수 있으므로 딥러닝과 기계학습에서 복잡한 데이터 분포를 모방하는 데 자주 사용됩니다.둘째, 에너지 기반 모델(EBM)에서 랑제방 동력학은 중요한 샘플링 도구입니다. EBM의 핵심 아이디어는 물리 시스템 모델링에서 차용되었으며, 이벤트의 확률은 볼츠만 분포로 표현될 수 있습니다. 랑제방 동력학은 EBM에서 샘플링을 .. 2024. 5. 11. 이전 1 다음