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相互情報量(MI)の推定に、KLダイバージェンスのDonsker-Varadhanh表現を使い,その表現中の尤度比のモデルにNNを使うことで,高次元のMIも高精度かつスケーラブルに求められる。エントロピーも推定でき、GAN,IBなどに使え
elu_18 のブックマーク 2018/01/19 01:47
MINE: Mutual Information Neural Estimation[fromTw] 相互情報量(MI)の推定に、KLダイバージェンスのDonsker-Varadhanh表現を使い,その表現中の尤度比のモデルにNNを使うことで,高次元のMIも高精度かつスケーラブルに求められる。エントロピーも推定でき、GAN,IBなどに使え2018/01/19 01:47
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arxiv.org2018/01/15
We argue that the estimation of mutual information between high dimensional continuous random variables can be achieved by gradient descent over neural networks. We present a Mutual Information Neu...
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相互情報量(MI)の推定に、KLダイバージェンスのDonsker-Varadhanh表現を使い,その表現中の尤度比のモデルにNNを使うことで,高次元のMIも高精度かつスケーラブルに求められる。エントロピーも推定でき、GAN,IBなどに使え
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We argue that the estimation of mutual information between high dimensional continuous random variables can be achieved by gradient descent over neural networks. We present a Mutual Information Neu...
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