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mutual information neural estimator
搜索结果 - 4
(去偏) 对比学习损失在推荐中的应用（技术报告）
本文通过对比学习的视角对推荐任务中的推荐损失进行了系统的研究，引入并研究了去偏 InfoNCE 和互信息神经估计（MINE）这两种损失函数，并通过下界分析将它们与 BPR 损失进行了关联和区分。此外，提出了去偏点对损失（适用于均方误差和余弦
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7 months ago
MM
基于数据的容量上限估计
提出一种基于数据驱动的算法，利用最小化通道输出上的参考分布来估算未知通道法和连续输出字母表上通道容量上界的估算方法，并使用修改的互信息神经估计器来计算所需的条件通道和参考分布之间的散度最大化，在不同的无记忆通道上进行数字评估，证明了该方法估
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2 years ago
AAAI
对抗样本可作为无监督机器学习的有效数据增强
本研究提出一种生成无监督模型的对抗性示例的框架，使用相互信息神经估计器作为无监督信息理论相似度测量，建议使用此框架将对抗性样本作为简单的插入数据增强工具进行模型再训练，以大幅提高在不同无监督任务和数据集上的性能。
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3 years ago
CVPR
使用 MINE 的无偏辅助分类器 GANs
本研究提出了一种无偏的辅助生成对抗网络 (UAC-GAN)，采用 Mutual Information Neural Estimator (MINE) 评估生成数据分布与标签之间的互信息，并基于投影的统计网络结构进一步提高了性能，在三个数据
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4 years ago
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