🔥 Energy-Based Models (EBM) 完整学习项目

一个从零开始学习和实现Energy-Based Models的完整教育项目。通过理论讲解、代码实现和实际应用，帮助我们深入理解这一强大的生成建模技术。

适用人群：机器学习研究者、深度学习爱好者、以及希望了解生成模型的同学们

✨ 项目特色

• 📚 系统性学习路径：从基础概念到高级应用
• 💻 完整代码实现：包含训练、采样、评估等全流程
• 🎯 实际应用案例：图像去噪、生成建模等
• 📊 丰富可视化：能量景观、训练过程、结果分析
• 🧪 交互式学习：Jupyter notebooks支持实验探索

🚀 快速开始

1. 环境配置

# 克隆项目
git clone https://github.com/yiozeeyoung/energy-based-models-tutorial.git
cd energy-based-models-tutorial

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2. 开始学习

# 启动Jupyter Notebook
jupyter notebook

# 打开第一个教程
# 浏览器中打开: notebooks/01_ebm_basics.ipynb

3. 运行示例

# 运行简单1D EBM示例
python -m src.examples.simple_1d_example

📚 学习路径

🎓 理论基础

• 📖 EBM理论详解 - 数学原理和物理直觉
• 📝 教程索引 - 完整学习指南

💻 实践教程

教程	内容	难度
01_ebm_basics.ipynb	EBM基础概念和简单实现	⭐
02_simple_ebm.ipynb	多维数据和改进架构	⭐⭐
03_contrastive_divergence.ipynb	对比散度算法深入	⭐⭐⭐
04_denoising_example.ipynb	图像去噪应用	⭐⭐⭐
05_generative_modeling.ipynb	高质量生成建模	⭐⭐⭐⭐

🏗️ 项目架构

📦 项目根目录
├── 📁 notebooks/          # 🎓 交互式学习教程
├── 📁 src/               # 💻 核心源代码
│   ├── 📁 models/        #   🧠 EBM模型实现
│   ├── 📁 training/      #   🎯 训练算法
│   ├── 📁 utils/         #   🛠️ 工具函数
│   └── 📁 examples/      #   🎨 应用示例
├── 📁 docs/              # 📖 文档和理论
├── 📁 experiments/       # 🧪 实验结果
├── 📁 data/              # 📊 数据文件
└── 📁 .vscode/           # 🔧 开发配置

🧠 核心概念

Energy-Based Models 基础

EBM通过学习能量函数 $E_\theta(x)$ 来建模数据分布：

$$p_\theta(x) = \frac{e^{-E_\theta(x)}}{Z_\theta}$$

• 🔥 低能量 → 高概率（真实数据）
• ❄️ 高能量 → 低概率（噪声数据）

训练算法

• 对比散度 (CD): 近似极大似然估计
• 分数匹配: 避免配分函数计算
• Langevin动力学: MCMC采样方法

🛠️ 使用示例

创建和训练EBM

from src.models.simple_ebm import SimpleEBM
from src.training.contrastive_divergence import train_ebm_cd
from src.utils.data_utils import generate_toy_data

# 创建模型
model = SimpleEBM(input_dim=2, hidden_dims=[128, 64])

# 生成训练数据
data = generate_toy_data('moons', n_samples=1000)

# 训练模型
history = train_ebm_cd(model, data, n_epochs=100)

# 从模型采样
samples = model.sample(n_samples=500)

可视化结果

from src.utils.visualization import plot_energy_landscape, plot_samples_comparison

# 绘制能量景观
plot_energy_landscape(model, x_range=(-3, 3), y_range=(-3, 3))

# 比较真实数据和生成数据
plot_samples_comparison(real_data, generated_data)

📊 项目成果展示

运行notebook后，我们将看到：

• 🎨 能量景观可视化：理解模型如何分配能量
• 📈 训练过程监控：损失函数和能量变化
• 🎲 采样结果对比：真实数据 vs 生成数据
• 📊 定量评估指标：Wasserstein距离、KS检验等

学习路径

1. 理论基础 (notebooks/01_ebm_basics.ipynb)

• 什么是Energy-Based Models
• 能量函数的概念
• 概率分布与能量的关系
• EBM vs 其他生成模型

2. 简单实现 (notebooks/02_simple_ebm.ipynb)

• 实现基础的EBM
• 理解参数化能量函数
• 简单的训练过程

3. 对比散度算法 (notebooks/03_contrastive_divergence.ipynb)

• CD算法原理
• 实现CD训练
• 理解正负相的概念

4. 实际应用 (notebooks/04-05)

• 图像去噪
• 生成新样本
• 异常检测

主要特性

• 📚 完整的理论解释：从数学原理到直观理解
• 💻 渐进式代码实现：从简单到复杂的EBM实现
• 🎯 实际应用示例：图像处理、生成建模等
• 📊 可视化工具：帮助理解训练过程和结果
• 🧪 交互式学习：Jupyter notebooks支持实验和探索

依赖项

• Python 3.8+
• PyTorch
• NumPy
• Matplotlib
• Jupyter
• Scikit-learn
• PIL (Pillow)

贡献指南

我们欢迎所有形式的贡献！请参考以下方式：

• 🐛 报告Bug：在Issues中描述遇到的问题
• 💡 功能建议：提出新的想法和改进建议
• 📝 文档改进：完善教程和说明文档
• 🔧 代码贡献：提交Pull Request改进代码

请确保：

• 代码遵循项目的编码规范
• 添加适当的测试和文档
• 提交前运行所有测试用例

致谢

感谢以下资源和研究为本项目提供的灵感：

• Yann LeCun关于Energy-Based Models的经典教程
• Geoffrey Hinton的对比散度算法论文
• 深度学习社区的开源贡献者们

许可证

本项目采用MIT许可证 - 详见 LICENSE 文件

引用

如果这个项目对您的研究有帮助，请考虑引用：

@misc{ebm-learning-project,
  title={Energy-Based Models: A Complete Learning Project},
  author={},
  year={2025},
  url={https://github.com/yiozeeyoung/energy-based-models-tutorial}
}

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开始我们的Energy-Based Models学习之旅吧！🚀