Name: Information Bottleneck: Theory and Applications in Deep Learning (en Inglés)
Price: 71.62 USD
Availability: InStock
Author: Geiger, Bernhard C. ; Kubin, Gernot
ISBN: 9783036508023

portada Information Bottleneck: Theory and Applications in Deep Learning (en Inglés)

Information Bottleneck: Theory and Applications in Deep Learning (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Mdpi AG

Autor

Geiger, Bernhard C. ; Kubin, Gernot

Idioma

Inglés

N° páginas

274

Encuadernación

Tapa Dura

Dimensiones

24.4 x 17.0 x 2.2 cm

Peso

0.79 kg.

ISBN13

9783036508023

Categorías

Matemáticas

Information Bottleneck: Theory and Applications in Deep Learning (en Inglés)

Geiger, Bernhard C. ; Kubin, Gernot (Autor) · Mdpi AG · Tapa Dura

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Reseña del libro "Information Bottleneck: Theory and Applications in Deep Learning (en Inglés)"

The celebrated information bottleneck (IB) principle of Tishby et al. has recently enjoyed renewed attention due to its application in the area of deep learning. This collection investigates the IB principle in this new context. The individual chapters in this collection: - provide novel insights into the functional properties of the IB; - discuss the IB principle (and its derivates) as an objective for training multi-layer machine learning structures such as neural networks and decision trees; and - offer a new perspective on neural network learning via the lens of the IB framework. Our collection thus contributes to a better understanding of the IB principle specifically for deep learning and, more generally, of information-theoretic cost functions in machine learning. This paves the way toward explainable artificial intelligence.