更改

== 概述 ==

== 概述 ==

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为了最大化方程1中定义的EI，我们将NIS的框架扩展为NIS+。在NIS+中，我们首先使用互信息和变分不等式的公式将互信息的最大化问题转化为机器学习问题，其次，使用<math>y_{t+1}=\phi(x_{t+1})</math>来预测<math>y_{t}</math>，从而保证互信息最大化。最后，利用概率重加权技术来解决均匀分布干预的挑战，从而优化EI。所有这些技术组成了增强版神经信息压缩机(NIS+)。

为了最大化方程1中定义的EI，我们将NIS的框架扩展为NIS+。在NIS+中，我们首先使用互信息和变分不等式的公式将互信息的最大化问题转化为机器学习问题，其次，使用<math>y_{t+1}=\phi(x_{t+1})</math>来预测<math>y_{t}</math>，从而保证互信息最大化。最后，利用样本重加权技术来解决均匀分布干预的挑战，从而优化EI。所有这些技术组成了增强版神经信息压缩机(NIS+)。

== 数学推导 ==

== 数学推导 ==