自由能最小化：建模、推断、学习与优化的统一框架
信号处理
2020-12-01 v1 信息论
机器学习
math.IT
摘要
本讲义的目标是回顾自由能最小化问题，将其作为最大熵建模、广义贝叶斯推断、含潜变量学习、泛化的统计学习分析以及局部优化的定义背后所依托的统一框架。自由能最小化最初是、且在历史上作为热力学原理被引入的。随后，在 Fenchel 对偶的背景下对其进行了数学描述。最后，从基本原理出发涵盖了上述在建模、推断、学习和优化方面的应用。
引用
@article{arxiv.2011.14963,
title = {Free Energy Minimization: A Unified Framework for Modelling, Inference, Learning,and Optimization},
author = {Sharu Theresa Jose and Osvaldo Simeone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.14963},
year = {2020}
}
备注
To Appear in IEEE Signal Processing Magazine