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神经网络的有效信息计算
(查看源代码)
2025年7月6日 (日) 14:30的版本
添加408字节
、
2025年7月6日 (日) 14:30
→有效信息的分解
第64行:
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1.敏感性(Sensitivity)
1.敏感性(Sensitivity)
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敏感性衡量的是网络中每个边对输出的独立贡献。具体来说,敏感性是每个输入节点
<math>i \in L_1</math> 和输出节点 <math>j \in L_2</math> 之间的互信息之和:
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敏感性衡量的是网络中每个边对输出的独立贡献,即输入层的每个节点对输出层每个节点的单独影响有多大。具体来说,敏感性是每个输入节点
<math>i \in L_1</math> 和输出节点 <math>j \in L_2</math> 之间的互信息之和:
<math>
<math>
第73行:
第73行:
<math>t_i</math> 和 <math>t_j</math> 分别是输入节点 <math>i</math> 和输出节点 <math>j</math> 的激活值。
<math>t_i</math> 和 <math>t_j</math> 分别是输入节点 <math>i</math> 和输出节点 <math>j</math> 的激活值。
<math>do(i = H^{\text{max}})</math> 表示仅对节点 <math>i</math> 进行最大熵扰动,其他节点的激活值设为 0。
<math>do(i = H^{\text{max}})</math> 表示仅对节点 <math>i</math> 进行最大熵扰动,其他节点的激活值设为 0。
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敏感性(Sensitivity)与EI的区别: EI是全局最大熵输入下输入向量和输出向量的互信息,EI测量的是所有输入组合起来提供了多少净信息;Sensitivity是对每个输入节点,单独做最大熵干预,其他固定为0, 敏感性是每条输入–输出单边传递了多少,全部累加。
2.简并性(Degeneracy)
2.简并性(Degeneracy)
相信未来
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