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→神经网络上的EI计算
如果<math>f_M</math>和<math>f_m</math>由q维的<math>µ_M</math>和p维的<math>µ_m</math>的神经网络参数化，则：
如果<math>f_M</math>和<math>f_m</math>由q维的<math>µ_M</math>和p维的<math>µ_m</math>的神经网络参数化，则：
<math>\Delta\mathcal{J}=&\left(\frac{1}{q}\mathbf{E}_{X_M}\ln|\det \partial_{X_M}\mu_M|-\frac{1}{p}\mathbf{E}_{X_m}\ln|\det \partial_{X_m}\mu_m|\right)&-\left(\frac{1}{q}\sum_{i=1}^{q}\ln\sigma_{i,M}^2-\frac{1}{p}\sum_{i=1}^{p}\ln\sigma_{i,m}^2\right)</math>
<math>\Delta\mathcal{J}=\left(\frac{1}{q}\mathbf{E}_{X_M}\ln|\det \partial_{X_M}\mu_M|-\frac{1}{p}\mathbf{E}_{X_m}\ln|\det \partial_{X_m}\mu_m|\right)-\left(\frac{1}{q}\sum_{i=1}^{q}\ln\sigma_{i,M}^2-\frac{1}{p}\sum_{i=1}^{p}\ln\sigma_{i,m}^2\right)</math>
式中，其中<math>\sigma_{i,M}</math>和<math>\sigma_{i,m}</math>分别是<math>µ_M</math>和<math>µ_m</math>在第i维上的标准差。
式中，其中<math>\sigma_{i,M}</math>和<math>\sigma_{i,m}</math>分别是<math>µ_M</math>和<math>µ_m</math>在第i维上的标准差。