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首页> 外文会议>Institute of Electrical and Electronics Engineers International Symposium on Information Theory >New information-estimation results for poisson, binomial and negative binomial models
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New information-estimation results for poisson, binomial and negative binomial models

机译：泊松，二项式和负二项式模型的新信息估计结果

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In recent years, a number of mathematical relationships have been established between information measures and estimation measures for various models, including Gaussian, Poisson and binomial models. In this paper, it is shown that the second derivative of the input-output mutual information with respect to the input scaling can be expressed as the expectation of a certain Bregman divergence pertaining to the conditional expectations of the input and the input power. This result is similar to that found for the Gaussian model where the Bregman divergence therein is the square distance. In addition, the Poisson, binomial and negative binomial models are shown to be similar in the small scaling regime in the sense that the derivative of the mutual information and the derivative of the relative entropy converge to the same value.
机译：近年来，在各种模型（包括高斯模型，泊松模型和二项式模型）的信息度量与估计度量之间已经建立了许多数学关系。在本文中，表明了输入输出互信息相对于输入比例的二阶导数可以表示为与输入条件和输入功率的条件期望有关的某个布雷格曼散度的期望。该结果类似于在高斯模型中发现的结果，其中Bregman发散度是平方距离。另外，在小尺度范围内，泊松，二项式和负二项式模型显示出相似之处，因为互信息的导数和相对熵的导数收敛到相同的值。

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