تحميل...
Minimising the Kullback–Leibler Divergence for Model Selection in Distributed Nonlinear Systems
The Kullback–Leibler (KL) divergence is a fundamental measure of information geometry that is used in a variety of contexts in artificial intelligence. We show that, when system dynamics are given by distributed nonlinear systems, this measure can be decomposed as a function of two information-theor...
محفوظ في:
| الحاوية / القاعدة: | Entropy (Basel) |
|---|---|
| المؤلفون الرئيسيون: | , , |
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Inglês |
| منشور في: |
MDPI
2018
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7512642/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33265171 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.3390/e20020051 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|