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信息论、推理和机器学习算法之间交叉的经典例子:

1. 熵和信息增益在决策树学习中的应用。信息增益利用熵的概念来评估特征的分类能力,从而指导决策树的增长。

2. 交叉熵在神经网络训练中的广泛使用。它结合信息论与最大似然推断,用于度量预测分布与真实分布之间的距离。

3. 变分推断常被用来进行概率图模型的近似推理。这与机器学习中经常遇到的复杂概率模型推断问题相关。

4. 自编码器通过压缩数据来学习有效特征表示,反映了信息论的压缩感知思想。

5. 强化学习中的探索-利用动态,反映了发送接收双方的信息优化问题。

6. 马尔可夫决策过程提供了一类推理与决策的数学框架,既可用于推理也可用于学习问题。

7. 在贝叶斯学习与推断中,信息论中的相对熵常被用来定义损失函数或似然函数。

8. 派生信息量和互信息用于特征选择与分析学习算法的表示能力。

9. 率失真理论研究数据压缩对重构质量的影响,这可应用于表示学习中。

10. 信息瓶颈理论给出了监督学习的概括界,为算法的表示能力提供信息论界限。