最強ギャル解説、いくよ~💖
タイトル & 超要約 MI(相互情報量)推定を爆速化!ニューラルネットでAIを賢くする研究だよ✨
ギャル的キラキラポイント✨ ● MI(相互情報量)って、AIさんの「頭の中」を可視化する魔法🪄 ● ニューラルネット(AIの脳みそ)で、MIの計算を爆速にするってコト💖 ● 異常検知とか、データ分析が、もっとスゴくなる予感しかしない🌟
詳細解説
リアルでの使いみちアイデア💡
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Estimating Mutual Information (MI), a key measure of dependence of random quantities without specific modelling assumptions, is a challenging problem in high dimensions. We propose a novel mutual information estimator based on parametrizing conditional densities using normalizing flows, a deep generative model that has gained popularity in recent years. This estimator leverages a block autoregressive structure to achieve improved bias-variance trade-offs on standard benchmark tasks.