Buchumschlag

Mutual Information Multinomial Estimation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chen, Yanzhi, Ou, Zijing, Weller, Adrian, Li, Yingzhen
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Information Theory
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Neural Mutual Information Estimation with Vector Copulas
von: Chen, Yanzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mutual Information Estimation via Normalizing Flows
von: Butakov, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Properties and Estimation of Pointwise Mutual Information Profiles
von: Czyż, Paweł, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Neural Difference-of-Entropies Estimator for Mutual Information
von: Ni, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimating Conditional Mutual Information for Dynamic Feature Selection
von: Gadgil, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MIST: Mutual Information Estimation Via Supervised Training
von: Gritsai, German, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradient Descent Finds Over-Parameterized Neural Networks with Sharp Generalization for Nonparametric Regression
von: Yang, Yingzhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Contrastive Predictive Coding Done Right for Mutual Information Estimation
von: Ryu, J. Jon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Estimation of Pairwise Mutual Information in Masked Discrete Sequence Models
von: Sharma, Jai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neural Flow Samplers with Shortcut Models
von: Chen, Wuhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Structure Learning via Mutual Information
von: Nixon, Jeremy
Veröffentlicht: (2024)

Mutual Information Estimation via $f$-Divergence and Data Derangements
von: Letizia, Nunzio A., et al.
Veröffentlicht: (2023)

VBO-MI: A Fully Gradient-Based Bayesian Optimization Framework Using Variational Mutual Information Estimation
von: Mirkarimi, Farhad
Veröffentlicht: (2026)

Generalization in Federated Learning: A Conditional Mutual Information Framework
von: Wang, Ziqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Discrete Neural Flow Samplers with Locally Equivariant Transformer
von: Ou, Zijing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Inference-Time Scaling of Discrete Diffusion Models via Importance Weighting and Optimal Proposal Design
von: Ou, Zijing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accurate Estimation of Mutual Information in High Dimensional Data
von: Abdelaleem, Eslam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimating Mutual Information between Time Series and Temporal Event Sequences Across Diverse Analysis Tasks
von: Hu, Haoji, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transformers Provably Learn Directed Acyclic Graphs via Kernel-Guided Mutual Information
von: Cheng, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Shapley-Based Data Valuation with Mutual Information: A Key to Modified K-Nearest Neighbors
von: Vahedifar, Mohammad Ali, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Characterizing Dependence of Samples along the Langevin Dynamics and Algorithms via Contraction of $Φ$-Mutual Information
von: Liang, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fast Mutual Information Computation for Large Binary Datasets
von: Falcao, Andre O.
Veröffentlicht: (2024)

End-to-End Learning of Geometrical Shaping Maximizing Generalized Mutual Information
von: Gümüs, Kadir, et al.
Veröffentlicht: (2019)

MIFair: A Mutual-Information Framework for Intersectionality and Multiclass Fairness
von: Monnier, Jeanne, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Energy-Based Modelling for Discrete and Mixed Data via Heat Equations on Structured Spaces
von: Schröder, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ML-PWS: Estimating the Mutual Information Between Experimental Time Series Using Neural Networks
von: Reinhardt, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Amortized Vine Copulas for High-Dimensional Density and Information Estimation
von: Safaai, Houman
Veröffentlicht: (2026)

$α$-Mutual Information: A Tunable Privacy Measure for Privacy Protection in Data Sharing
von: Asl, MirHamed Jafarzadeh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Robust Estimation Under Heterogeneous Corruption Rates
von: Chaudhuri, Syomantak, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TabRep: Training Tabular Diffusion Models with a Simple and Effective Continuous Representation
von: Si, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Parameter-Free Two-Bit Covariance Estimator with Improved Operator Norm Error Rate
von: Chen, Junren, et al.
Veröffentlicht: (2023)

$L^1$ Estimation: On the Optimality of Linear Estimators
von: Barnes, Leighton P., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayes Conditional Distribution Estimation for Knowledge Distillation Based on Conditional Mutual Information
von: Ye, Linfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Channel Estimation via Multimodal Diffusion Models with Flow Matching
von: Fan, Xiaotian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Generalization of Knowledge Distillation: An Information-Theoretic View
von: Li, Bingying, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transfer Entropy in Graph Convolutional Neural Networks
von: Moldovan, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Toward Optimal ANC: Establishing Mutual Information Lower Bound
von: Derrida, François, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimation of embedding vectors in high dimensions
von: Azar, Golara Ahmadi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Federated PCA and Estimation for Spiked Covariance Matrices: Optimal Rates and Efficient Algorithm
von: Li, Jingyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Does Privacy Always Harm Fairness? Data-Dependent Trade-offs via Chernoff Information Neural Estimation
von: Nichani, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)