Information Bottleneck: Theory and Applications in Deep Learning
Slávny princíp informačného úzkeho miesta (IB) Tishbyho a kol. sa v poslednom čase teší obnovenej pozornosti vďaka jeho aplikácii v oblasti hlbokého učenia.
Tento zborník skúma princíp IB v tomto novom kontexte. Jednotlivé kapitoly v tejto zbierke: - poskytujú nový pohľad na funkčné vlastnosti IB; - diskutujú o princípe IB (a jeho odvodeninách) ako o cieli pre trénovanie viacvrstvových štruktúr strojového učenia, ako sú neurónové siete a rozhodovacie stromy; a - ponúkajú nový pohľad na učenie neurónových sietí cez optiku rámca IB.
Naša zbierka tak prispieva k lepšiemu pochopeniu princípu IB konkrétne pre hlboké učenie a všeobecnejšie pre informačno-teoretické nákladové funkcie v strojovom učení. To otvára cestu k vysvetľovanej umelej inteligencii.