我们发现在 A. Kraskov 等人的文章中声称两个实值随机变量之间的互信息的下界存在错误，并提出了一种新的方法建立在较弱的假设下得到较紧的下界，并在基因表达数据中展示了这种方法的实用性。

Aug, 2010

本文提出了一种新的方法，它能够将输入输出互信息与最小均方误差之间的关系联系起来，这种关系是基于信噪比的，无论输入的统计量如何，它都适用于非因果均方误差估计。

Dec, 2004

该论文中提出了一种新的估计信号的方法，可以在压缩感知、稀疏叠加编码或分割多路接入等应用中使用，该方法基于统计物理的启发式重复方法，使用 Guerra 类型插值和空间耦合分析，得出了相对精确的互信息估计和最小均方误差单字公式，可以应用于所有离散有界信号的随机高斯线性估计。

Jul, 2016

提出了一种在大型网络中估计信息关系的实用方法，可以可靠地估计互信息和多个信息项，并通过基因表达、金融市场和消费者偏好等领域的分析加以说明。

Feb, 2005

在密码学领域中，我们提出了一种全新的方法来估计明文和密文之间的互信息，通过应用神经网络来评估密码系统的效率，并分析了多种加密方案和基准方法的效果，同时探讨了信息泄漏与输入分布之间的关系。

Sep, 2023

本文构建了一个多样的分布族，展示了语言无关基准平台用于互信息估计器的实用性和局限性，并提出了适应问题困难度的适当估计器的选择指南及应用估计器时需要考虑的问题。

Jun, 2023

提出了一种新的半参数估计互信息的方法，该方法使用高斯分布来局部逼近密度函数，与其他基准方法相比具有更好的性能，并能准确地测量许多数量级上的关系强度。

Aug, 2015

本文介绍了基于 $k$- 最近邻距离的熵估计的改进互信息估计器类别，并说明了它们与现有算法的比较和实际应用中的有效性。

May, 2003

本文提供了关于贝叶斯网中互信息的先验分布、后验分布以及互信息分布的计算方法，以及这些方法的可靠快速的近似。

Dec, 2001

本文提出了基于重要性采样的互信息估计方法，包括基于多样本退火重要性采样的全局互信息界限、基于广义 IWAE 的边际互信息界限和基于 MCMC 采样的更紧密的边际互信息界限。在深度生成模型中应用实验，取得了比现有界限更高的性能。

Mar, 2023