“讨论:NIS”的版本间的差异

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NIS的这三部分并不都是可逆的,只有编码解码器可逆,而且这两个共享同一个神经网络。
 
NIS的这三部分并不都是可逆的,只有编码解码器可逆,而且这两个共享同一个神经网络。
  
· 琐碎的策略
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* 琐碎的策略
  
 
建议用 平凡解 来作对应的中文名词
 
建议用 平凡解 来作对应的中文名词
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* 数学框架:最大化EI
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这里感觉因果容量没说清楚。改变输入概率分布和改变干预分布的区别是什么?(所以因果容量和信道容量有区别吗?)另外,后面又提到宏观态和最大熵分布,这和因果容量是什么关系?

2024年7月17日 (三) 11:38的版本

  • NIS(神经信息压缩器)是一个以最大化粗粒化过程中有效信息的神经网络框架。

NIS的提出实际上是为了解决因果涌现辨识问题的。而且,NIS虽然力图最大化EI,但第一个版本并没有真正实现这个目标。

  • 它由可逆神经网络组成,分为编码器、解码器、动力学学习器三部分

NIS的这三部分并不都是可逆的,只有编码解码器可逆,而且这两个共享同一个神经网络。

  • 琐碎的策略

建议用 平凡解 来作对应的中文名词

  • 数学框架:最大化EI

这里感觉因果容量没说清楚。改变输入概率分布和改变干预分布的区别是什么?(所以因果容量和信道容量有区别吗?)另外,后面又提到宏观态和最大熵分布,这和因果容量是什么关系?