本文的encoder按照以下标准进行训练: ①优化参数ψ,使得互信息I(X;Eψ(X))最大,这里的互信息取决于目标的不同,可以是表示与完整输入X之间的,也可以是与输入的子集之间的; ②取决于目标的不同,分布Uψ,P可以匹配先验分布V,这可以引导encoder的输出具有想要的特征。 2.「互信息最大化(Global MI)」 「框架」...
值得注意的是,一个节点的特征h→i集合了图的一部分子图信息,而不是仅包含这个节点本身。接下来h→i将被称为patch表示。 2.「局部-全局互信息最大化」 本文的方法依赖于最大化局部互信息,也就是说我们希望学习能够捕获图全局信息(由summary向量s→表示)的局部节点特征。 为了获得summary向量s→,我们利用一个read...
相当于负样本对,最大化互信息的过程就是让正样本对的得分 变大,让负样本对的得分 的得分变小。 InfoNCE形式 本文还利用了另外一种互信息的下界表示的形式,由InfoNCE损失而来。InfoNCE的目标是最大化正样本对的得分,最小化负样本对的得分,其形式为: 因此类似的InfoNCE形式的互信息的下界就是: 本文实验采用了JSD...
规范化的深度 INFOMAX（DIM），它使用互信息神经估计（MINE）来明确地最大化输入数据和学习的高级表示之间的互信息。互信息最大化可以优先考虑全局或局部一致的信息，这些信息可以用于调整学习表示的适用性，以进行分类或风格重建的任务。研究者使用对抗学习来约束「具有特定于先验的期望统计特征」的表示。引入了两种新的...
Deep InfoMax:基于互信息最大化的表示学习 一、概述 目前主流的无监督图表示学习方法主要依赖于基于随机游走的,然而这一类的方法受到诸多限制。最显著的是,已知的随机游走目标过分强调接近性信息,而牺牲了结构信息,并且方法的效果高度依赖于超参数的选择。本文提出的方法基于互信息估计,依赖于训练一个统计网络作为分类器...
规范化的深度 INFOMAX(DIM),它使用互信息神经估计(MINE)来明确地最大化输入数据和学习的高级表示之间的互信息。 互信息最大化可以优先考虑全局或局部一致的信息,这些信息可以用于调整学习表示的适用性,以进行分类或风格重建的任务。 研究者使用对抗学习来约束「具有特定于先验的期望统计特征」的表示。
为了解决上述问题,本文提出了模型KG-basedSemanticFusion approach(KGSF),通过互信息最大化的多知识图谱语义融合技术,不仅打通了对话中不同类型信息的语义鸿沟,同时针对性地设计了下游的模型,以充分发挥两个知识图谱的作用,在会话推荐系统的两个任务上均取得了state-of-the-art的效果。
1、InfoGraph:无监督学习,模型最大化整个图表征和不同粒度的子结构表征之间的互信息; 2、〖InfoGraph〗^∗:半监督学习,评估两个Model计算出来的Intermediate Representations之间的互信息,其中一个Model是无监督学习的InfoGraph模型,另一个模型使用的是有监督学习。
在信息检索领域,互信息被广泛应用于衡量查询和文档之间的相关性。通过计算查询词和文档之间的互信息,可以判断文档是否与查询相关,并根据互信息的大小对文档进行排序。互信息最大化的目标是找到与查询最相关的文档,以提高信息检索的准确性和效率。 在机器学习领域,互信息常被用于特征选择。特征选择是指从原始数据中选择...
语言表示学习是NLP中的一个基础任务,其目标是将语言信息转化为可供机器理解的向量表示。这些向量可以捕捉到词语之间的语义和语法关系,进而提升NLP任务的性能。互信息作为一种度量两个变量之间关系的方法,已被广泛应用于自然语言处理中,如词向量训练和语义角色标注等。研究内容与方法我们的方法基于互信息最大化视角,提出...