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基于“政府改造”:等级的评估使用欧几里德Renyi信息图的优化

REGO: Rank-based estimation of Renyi information using Euclidean graph optimization
课程网址: http://videolectures.net/aistats2010_poczos_rrbe/  
主讲教师: Barnabás Póczos
开课单位: 卡内基梅隆大学
开课时间: 信息不详。欢迎您在右侧留言补充。
课程语种: 英语
中文简介:
我们提出了一种新的非参数估计方法,使用一个对应的关联,即数据归一化秩上的多元分布,来估计一个多元分布的Renyi和Shannon信息。由于分布的信息与其关联函数的负熵相同,我们的方法通过在分布关联函数经验估计的基础上求解欧几里得图优化问题来估计该信息。由于关联的性质,我们证明了Renyi信息的最终估计具有很强的一致性和鲁棒性。在仿真实验的基础上,进一步证明了该算法在图像配准中的适用性。
课程简介: We propose a new method for a non-parametric estimation of Renyi and Shannon information for a multivariate distribution using a corresponding copula, a multivariate distribution over normalized ranks of the data. As the information of the distribution is the same as the negative entropy of its copula, our method estimates this information by solving a Euclidean graph optimization problem on the empirical estimate of the distribution's copula. Owing to the properties of the copula, we show that the resulting estimator of Renyi information is strongly consistent and robust. Further, we demonstrate its applicability in the image registration in addition to simulated experiments.
关 键 词: 政府改造; 等级的评估; 欧几里德; 信息图
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2019-10-30:cwx
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