其中T_{\theta} :X \times Z \to R是以\theta为参数的神经网络(例如xWz^t),将两个随机变量映射为一个常数。 至此我们还需要一种方法求出期望,我们对样本进行采样作为期望的一种估计。在采样n个样本下,互信息的估计可以表示为: 随后我们就可以采用梯度上升使互信息的估计逼近其上界,从而最大化X和Z的互信息。这一过程表
在最近的研究中,互信息最大化的无监督语句嵌入方法已经引起了广泛关注。这种方法的目标是在保持相似语句的嵌入向量之间距离较小的同时,使得不相似语句的嵌入向量之间距离较大。在这种情况下,语句嵌入模型可以通过最大化相似语句之间的互信息来优化嵌入向量。这个思想的基础是:如果两个语句具有相同的上下文,则它们应该在...
互信息最大化的方法有多种,其中一种常用的方法是最大熵模型(MaxEnt Model)。最大熵模型是一种概率模型,它通过最大化模型的熵来选择最相关的特征。最大熵模型假设所有的特征都是等概率的,通过最大化模型的熵来找到最相关的特征。最大熵模型可以用于分类、回归和信息检索等任务。 除了最大熵模型,还有其他一些方法...
本发明公开了一种基于互信息最大化的图表示学习方法及装置,通过最大化子图和原图之间的互信息,构建图数据信息提取网络,以便更好的提取拓扑图数据中的关键信息,避免有效信息的丢失。同时,本发明实施例采用自回归子图生成器获取子图,并通过属性卷积算子、层卷积算子和聚合卷积算子得到图表示,使最终获得的图表示可以表达图...
- 基于互信息最大化:CPC作为一种学习深度表示的方法,其核心是基于互信息最大化的原理。互信息是一种衡量两个随机变量之间相互依赖程度的指标。通过最大化互信息,CPC试图找到数据中不同部分之间的关联,从而学习到更有效的数据表示。- 对比性及评分函数:CPC像其他一些模型一样具有对比性。它使用条件密度的估计作为...
本发明利用互信息最大化原理将现有单层属性网络表征学习方法扩展到多层属性网络中,在低维目标空间中获取多层属性网络的节点向量表征,节点向量之间的关系可以保留多层属性网络中节点之间的结构接近性和属性相似性,有利于多层属性网络分析任务。 二、法律状态 法律状态公告日法律状态法律状态信息 2023-07-14 发明专利申请...
基于云平台的互信息最大化特征提取方法研究
结合互信息最大化的文本到图像生成方法
针对现有的基于互信息最大化的异构图神经网络(HGNN)方法因图读出操作的单射限制、粗粒度的特征保留而无法适用于现实网络的问题,提出一种基于局部图互信息最大化的、无监督的异构图神经网络方法。该方法使用元路径对异构图中涉及到的语义关系进行建模,并利用图卷积模块和语义级别的注意力机制来捕获单个节点的局...