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互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性.
Partial Information Decomposition for Data Interpretability and Feature Selection
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Efficient Sample-optimal Learning of Gaussian Tree Models via Sample-optimal Testing of Gaussian Mutual Information
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Learning Disentangled Representations for Perceptual Point Cloud Quality Assessment via Mutual Information Minimization
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Medication Recommendation via Dual Molecular Modalities and Multi-Step Enhancement
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Mutual Information Estimation via $f$-Divergence and Data Derangements
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Benchmarking LLMs' Judgments with No Gold Standard
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Medication Recommendation via Dual Molecular Modalities and Multi-Step Enhancement
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Adaptive Conditional Expert Selection Network for Multi-domain Recommendation
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Generalizing Geometric Partition Entropy for the Estimation of Mutual Information in the Presence of Informative Outliers
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Which bits went where? Past and future transfer entropy decomposition with the information bottleneck
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Soft Reverse Reconciliation for Discrete Modulations
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Skill-aware Mutual Information Optimisation for Generalisation in Reinforcement Learning
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Fast Rate Information-theoretic Bounds on Generalization Errors
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Contrastive Learning and Adversarial Disentanglement for Privacy-Preserving Task-Oriented Semantic Communications
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参考链接
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