学习笔记：直面配分函数（待完善）
配分函数，是未归一化概率所有状态的积分（对于连续变量）或求和（对于离散变量）
直面配分函数，是由于配分函数，在很多模型上，在积分和求和上面很难计算，所以书中在本章，我认为主要介绍了7种方法，3种策略。
基于MCMC 的改进求解
@@1.对数似然梯度----能量函数（负相）
@@2. 随机最大似然数（拉高拉低的最大似然数）
@@3.对比散度CD （去掉mcmc梯度更新中的最小项）
绕开配分函数，用其他方法求解
@@4.伪似数
@@5.得分匹配和比率匹配
直面 面对，进行求解
@@6.噪声对比估计--直接估计
@@7.估计配分函数，退火采样，桥式采样
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该笔记，由于时间关系，待有时间，梳理完后在逐步补善完成，先占位，也是完成学习记录，实在没有办法，最近时间挤得滴水不剩。
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