エネルギーベースモデルの枠組みは、異常検知などの他のタスクにも応用可能です。EBMは、データの確率分布をエネルギー関数を通じてモデル化するため、正常データと異常データのエネルギーを比較することで、異常を検知することができます。正常データのエネルギーが低い一方で、異常データのエネルギーは高くなる傾向があるため、この特性を利用して異常を特定することができます。
さらに、EBMを用いることで、異常検知のための生成モデルを構築することも可能です。例えば、正常データから生成されたサンプルのエネルギーを基準に、異常データのエネルギーを評価することで、異常の検出精度を向上させることができます。このように、EBMのフレームワークは、異常検知においても有効な手段となり得るのです。