Матеріали Embedded Webinar #7: "Entropy of Implicit Functions"
Поділіться
Copied!
Нещодавно відбувся шостий вебінар Embedded Community“Ентропiя неявних функцiй. Відтворення набору даних глибокого навчання, сформоване невідомими гладкими неявними функціями довільної складності”.
Ця доповідь була присвячена вимірюванню ентропії гладких неявних функцій та точному відтворенню їх розподілу ймовірностей за допомогою багатовимірних числових масивів без використання апріорних моделей.
Для спостережуваних характеристик об’єкта або процесу формується розподіл ймовірностей для бажаної комбінації значень. Похибка обмежена лише обчислювальними ресурсами, точністю вихідних вимірювань та репрезентативністю вибірки. В той же час відтворення невідомої неявної функції як параметричного оператора відображення не відбувається, і поняття рівняння неявної функції не виникає. Це можливо завдяки непрямому вимірюванню просторових розмірів, в яких невизначеність невідомої взаємозалежності досягає рівноваги за значеннями її проявів. Ітераційне нарощування розмірності просторового подання працює послідовно і невблаганно, фіксуючи приховані шаблони довільного типу та складності.