信号增强作为相关信息损失的最小化
信息论
2013-12-20 v2 math.IT
摘要
我们引入相关信息损失的概念，旨在从信息论角度阐述信号增强问题。我们表明，许多机器学习算法可以用相关信息损失重新表述，从而将其应用于上述问题。作为一个具体例子，我们分析了用于降维的主成分分析，讨论了其最优性，并表明如果相关信息集中在输入空间的低维子空间上，相关信息损失确实可以消失。
引用
@article{arxiv.1205.6935,
title = {Signal Enhancement as Minimization of Relevant Information Loss},
author = {Bernhard C. Geiger and Gernot Kubin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1205.6935},
year = {2013}
}
备注
9 pages; 4 figures; accepted for presentation at a conference