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神经网络的有效信息计算
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→有效信息的计算
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===有效信息的计算===
===有效信息的计算===
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互信息 <math>I(L_1, L_2)</math> 的计算基于输入层 <math>L_1</math> 和输出层 <math>L_2</math> 的联合分布。具体步骤如下:
互信息 <math>I(L_1, L_2)</math> 的计算基于输入层 <math>L_1</math> 和输出层 <math>L_2</math> 的联合分布。具体步骤如下:
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<math>P(x, y)</math> 是输入层 <math>L_1</math> 和输出层 <math>L_2</math> 的联合概率分布。
<math>P(x, y)</math> 是输入层 <math>L_1</math> 和输出层 <math>L_2</math> 的联合概率分布。
<math>P(x)</math> 和 <math>P(y)</math> 分别是输入层和输出层的边缘概率分布。
<math>P(x)</math> 和 <math>P(y)</math> 分别是输入层和输出层的边缘概率分布。
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[[文件:Sensitivity.png|center|600*600像素|]]
===有效信息的分解===
===有效信息的分解===
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