noise-contrastive-estimation
확률 모델의 파라미터를 추정할 때, 실제 데이터와 인위적으로 생성된 노이즈 데이터를 구별하는 이진 분류 문제를 풀어 밀도 함수를 학습하는 기법이다. 계산하기 어려운 정규화 상수를 직접 계산하지 않고도 모델을 학습할 수 있게 해준다.
확률 모델의 파라미터를 추정할 때, 실제 데이터와 인위적으로 생성된 노이즈 데이터를 구별하는 이진 분류 문제를 풀어 밀도 함수를 학습하는 기법이다. 계산하기 어려운 정규화 상수를 직접 계산하지 않고도 모델을 학습할 수 있게 해준다.