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网络信息与连通关联

生物物理 2016-09-08 v1 无序系统与神经网络 统计力学 神经元与认知

摘要

熵与信息为网络中各元素间的相关性提供了自然度量。我们在此构建了连通关联函数的信息论对应物:不可约的 NN 点关联由 NN 个变量联合分布相对于所有观测到的 N1N-1 变量分布所允许的最大熵的熵减来度量。我们计算了若干例子的“连通信息”项,并表明它也能实现由一组元素携带的关于外部源的信息的分解。

关键词

引用

@article{arxiv.physics/0307072,
  title  = {Network information and connected correlations},
  author = {Elad Schneidman and Susanne Still and Michael J. Berry and William Bialek},
  journal= {arXiv preprint arXiv:physics/0307072},
  year   = {2016}
}

备注

4 pages, 3 figures