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Context Sensitive Information: Model Validation by Information Theory

机译：上下文敏感信息：信息论的模型验证

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摘要

A theory of patterns analysis has to provide a criterion to filter out the relevant information to identify patterns. The set of potential patterns, also called hypothesis class of the problem, defines admissible explanations of the available data and it specifies the context for a patterns analysis task. Fluctuations in the measurements limit the precision which we can achieve to identify such patterns. Effectively, the distin-guishible patterns define a code in a fictitious communication scenario where the selected cost function together with a stochastic data source plays the role of a noisy "channel". Maximizing the capacity of this channel determines the penalized costs of the pattern analysis problem with a data dependent regularization strength. The tradeoff between informa-tiveness and robustness in statistical inference is mirrored in the balance between high information rate and zero communication error, thereby giving rise to a new notion of context sensitive information.
机译：模式分析理论必须提供一个准则，以过滤掉相关信息以识别模式。潜在模式集（也称为问题的假设类别）定义了可用数据的可接受解释，并指定了模式分析任务的上下文。测量值的波动限制了我们识别这种模式所能达到的精度。实际上，可区分模式在虚拟通信场景中定义了一个代码，其中选定的成本函数与随机数据源一起充当了嘈杂的“渠道”。最大化此通道的容量将确定模式分析问题的代价，并依赖于数据，从而使规则化强度有所提高。统计推断的信息性和鲁棒性之间的权衡反映在高信息率和零通信错误之间的平衡中，从而产生了上下文相关信息的新概念。

著录项

  • 来源
    《Pattern recognition》|2011年|p.12-21|共10页
  • 会议地点 Cancun(MX);Cancun(MX)
  • 作者

    Joachim M. Buhmann;

  • 作者单位

    ETH Zurich, Departement Informatik, CAB G 69.2 Universitatsstrafie 6, CH-8092 Zurich, Switzerland;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 模式识别与装置;
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