Titre original :
Information Bottleneck: Theory and Applications in Deep Learning
Contenu du livre :
Le célèbre principe du goulot d'étranglement de l'information (IB) de Tishby et al. a récemment bénéficié d'un regain d'attention en raison de son application dans le domaine de l'apprentissage profond.
Cette collection étudie le principe IB dans ce nouveau contexte. Les différents chapitres de cette collection : - fournissent de nouvelles perspectives sur les propriétés fonctionnelles de l'IB ; - discutent du principe de l'IB (et de ses dérivés) en tant qu'objectif pour la formation de structures d'apprentissage automatique multicouches telles que les réseaux neuronaux et les arbres de décision ; et - offrent une nouvelle perspective sur l'apprentissage des réseaux neuronaux à travers la lentille du cadre de l'IB.
Notre collection contribue ainsi à une meilleure compréhension du principe de l'IB spécifiquement pour l'apprentissage profond et, plus généralement, des fonctions de coût de la théorie de l'information dans l'apprentissage automatique. Cela ouvre la voie à une intelligence artificielle explicable.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783036508023 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
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