Mutual Information Estimation via \(f\)-Divergence and Data Derangements
Estimating mutual information accurately is pivotal across diverse applications, from machine learning to communications and biology, enabling us to gain insights into the inner mechanisms of complex systems. Yet, dealing with high-dimensional data presents a formidable challenge, due to its size an...
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Veröffentlicht in: | arXiv.org 2024-11 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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