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NIS
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2024年9月8日 (星期日)
→最大化有效信息
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{{NumBlk|:|<blockquote><math>\max_{\phi_q,\hat{f}_{\phi_q},\phi_q^†,q} \mathcal{I}(\hat{f}_{\phi_q})</math></blockquote>|{{EquationNote|6}}}}
{{NumBlk|:|<blockquote><math>\max_{\phi_q,\hat{f}_{\phi_q},\phi_q^†,q} \mathcal{I}(\hat{f}_{\phi_q})</math></blockquote>|{{EquationNote|6}}}}
−
其中<math>\mathcal{I}</math>
是有效信息的度量(这里,因为所有变量都是连续型实数变量,故而NIS使用的是维度平均的有效信息,即dEI)。
<math>\phi_q</math> 是一种有效的粗粒化策略,<math>\hat{f}_{\phi_q}</math>是一种有效的宏观动力学。
+
其中<math>\mathcal{I}</math>
是有效信息的度量(这里,因为所有变量都是连续型实数变量,故而NIS使用的是维度平均的有效信息,即dEI,详情请参考[[有效信息]],以及文献<ref name="1s" />)。
<math>\phi_q</math> 是一种有效的粗粒化策略,<math>\hat{f}_{\phi_q}</math>是一种有效的宏观动力学。
=NIS机器学习框架=
=NIS机器学习框架=
Jake
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