Energy-Based Models

Yann LeCun 교수가 제안한 Energy-Based Models (EBMs)는 딥러닝의 새로운 패러다임으로, 확률 분포를 직접 모델링하지 않고도 다양한 학습 과제를 해결할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다.

🔷 Energy-Based Models의 핵심 개념

EBMs는 입력 변수 \(x\)와 출력 변수 \(y\)의 조합에 대해 스칼라 에너지 값 \(E(x, y)\)를 할당합니다. 이 에너지는 해당 조합의 “적합성” 또는 “가능성”을 나타내며, 낮은 에너지 값은 높은 적합성을 의미합니다. 모델의 목표는 올바른 \((x, y)\) 조합에 낮은 에너지를 할당하고, 부정확한 조합에는 높은 에너지를 부여하여, 에너지 함수를 학습하는 것입니다.

이러한 접근 방식은 확률 분포를 명시적으로 정의하지 않고도 다양한 학습 과제를 해결할 수 있는 유연성을 제공합니다.

🧠 Yann LeCun의 EBM 구조와 학습 방식

LeCun 교수는 EBMs를 활용하여 자율 지능 시스템을 구축하는 방안을 제안하였습니다. 특히, Hierarchical Joint Embedding Predictive Architecture (H-JEPA)를 통해 입력과 출력을 공동 임베딩 공간에 매핑하고, 이 공간에서 에너지를 최소화하는 방식으로 학습을 진행합니다. (Introduction to Latent Variable Energy-Based Models: A Path Towards Autonomous Machine Intelligence)

EBMs의 학습은 주로 다음과 같은 방식으로 이루어집니다:

• Contrastive Learning: 올바른 \((x, y)\) 쌍의 에너지를 낮추고, 잘못된 쌍의 에너지를 높이는 방식으로 학습합니다.

• Volume Regularization: 에너지 함수가 특정 영역에만 집중되지 않도록 정규화를 통해 학습의 안정성을 확보합니다.

이러한 방식은 특히 Self-Supervised Learning에서 효과적이며, 레이블이 없는 데이터로부터 유용한 표현을 학습할 수 있게 합니다.

🔧 EBM의 장점과 응용 분야

EBMs는 다음과 같은 장점을 제공합니다:

• 유연한 모델링: 확률 분포를 명시적으로 정의하지 않고도 다양한 데이터 분포를 모델링할 수 있습니다.

• 다양한 학습 방식 지원: 지도 학습, 비지도 학습, 자기 지도 학습 등 다양한 학습 방식에 적용 가능합니다.

• 복잡한 데이터 구조 처리: 이미지, 텍스트, 시계열 데이터 등 복잡한 구조의 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

이러한 특성으로 인해 EBMs는 이미지 생성, 자연어 처리, 강화 학습 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

📚 참고 자료

• Yann LeCun의 EBM 관련 연구 및 자료는 NYU CBLL 연구실 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다. (“CBLL, Research Projects, Computational and Biological Learning Lab, Courant Institute, NYU”)

• EBMs의 학습 방법에 대한 자세한 설명은 How to Train Your Energy-Based Models 논문을 참고하시기 바랍니다. ([2101.03288] How to Train Your Energy-Based Models)

• EBMs의 개념과 응용에 대한 소개는 Energy-Based Models · Deep Learning에서 확인하실 수 있습니다. (Energy-Based Models · Deep Learning)

EBMs는 딥러닝의 새로운 가능성을 제시하는 모델로, 다양한 분야에서의 응용이 기대됩니다.