对于任何实现图 3 中一般框架的神经网络,宏观动力学 <math>f_{\phi_q}</math> 的互信息与整个动力学模型相同,即对于任意时间从 <math>(\mathbf{x}_t)</math> 到 <math>(\hat{\mathbf{x}}_{t+1})</math> 的映射。此定理是 NIS 的基础。实际上,宏观动力学 <math>f</math> 是整个通道的信息瓶颈<ref>Shwartz-Ziv, R.; Tishby, N. Opening the black box of deep neural networks via information. arXiv 2017, arXiv:1703.00810.</ref>。
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对于任何实现图 3 中一般框架的神经网络,宏观动力学 <math>f_{\phi_q}</math> 的互信息与整个动力学模型相同,即对于任意时间从 <math>(\mathbf{x}_t)</math> 到 <math>(\hat{\mathbf{x}}_{t+1})</math> 的映射。此定理是 NIS 中最重要的定理。从这个定理可以看出,实际上,宏观动力学 <math>f</math> 是整个通道的信息瓶颈<ref>Shwartz-Ziv, R.; Tishby, N. Opening the black box of deep neural networks via information. arXiv 2017, arXiv:1703.00810.</ref>。