Yönlendirilmiş bilgiler - Directed information - Wikipedia

Yönlendirilmiş bilgiler, , bir ölçüsüdür bilgi teorisi miktarını ölçen bilgi süreçten akan -e , nerede vektörü gösterir ve gösterir . Dönem yönlendirilmiş bilgi tarafından icat edildi James Massey ve şu şekilde tanımlanır

,

nerede ... koşullu karşılıklı bilgi Eşdeğer bir tanım, ancak ince bir şekilde farklı gösterimle

,

nerede .

Yönlendirilen bilginin sorunlarda birçok uygulaması vardır. nedensellik gibi önemli bir rol oynar kanal kapasitesi geri bildirimle,[1][2] ayrık kapasitesi hafızasız geri beslemeli ağlar,[3] kumar nedensel yan bilgiyle,[4] sıkıştırma nedensel yan bilgiyle,[5]ve gerçek zamanlı kontrol iletişim ayarları,[6][7] istatistiksel fizik.[8]

Yönlendirilmiş Bilgilerin Tahmini ve Optimizasyonu

Yönlendirilen bilgiyi tahmin etmek ve optimize etmek zordur çünkü çok harfli bir ifadedir, yani içerir şartlar ve olarak giderek zorlaşıyor.

Optimizasyon

Yönlendirilmiş bilgileri optimize etmek için algoritmalar vardır. Blahut-Arimoto,[9] Markov karar süreci,[10][11][12][13] ve Tekrarlayan Sinir ağı[14] ve Takviye öğrenme.[15]Durum için Blahut-Arimoto,[16] ana fikir, yönlendirilen bilginin son unsuruyla başlamak ve geriye doğru gitmektir. Durum için Markov karar süreci,[17][18][19][20] ana fikirler, optimizasyonu sonsuz bir ufuk ortalama ödülüne dönüştürmektir Markov karar süreci. İçin Tekrarlayan Sinir ağı[21] ana fikir, girdinin dağılımını, Tekrarlayan sinir ağı ve kullanarak parametreleri optimize edin Dereceli alçalma. İçin Takviye öğrenme [22] ana fikir çözmektir Markov karar süreci kullanarak kapasite formülasyonu Takviye öğrenme büyük oe hatta bitişik alfabe ile uğraşmamızı sağlayan araçlar.

Tahmin

Verilen örneklerden yönlendirilmiş bilgilerin tahmini çok zor bir sorundur çünkü yönlendirilmiş bilgi ifadesi örneklere değil, ortak dağılıma bağlıdır. bilinmeyen. Aşağıdakilere dayanan birkaç algoritma vardır: bağlam ağacı ağırlığı [23] ve ampirik parametrik dağılımlarda [24] ve kullanarak Uzun kısa süreli hafıza.[25]

Referanslar

  1. ^ Massey James (1990). "Nedensellik, Geri Bildirim ve Yönlendirilmiş Bilgi" (ISITA). CiteSeerX  10.1.1.36.5688. Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım Edin)
  2. ^ Permuter, Haim Henry; Weissman, Tsachy; Goldsmith, Andrea J. (Şubat 2009). "Zamanla Değişmeyen Deterministik Geri Beslemeli Sonlu Durum Kanalları". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 55 (2): 644–662. arXiv:cs / 0608070. doi:10.1109 / TIT.2008.2009849. S2CID  13178.
  3. ^ Kramer, G. (Ocak 2003). "Ayrık belleksiz ağ için kapasite sonuçları". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 49 (1): 4–21. doi:10.1109 / TIT.2002.806135.
  4. ^ Permuter, Haim H .; Kim, Young-Han; Weissman, Tsachy (Haziran 2011). "Portföy Teorisi, Veri Sıkıştırma ve Hipotez Testlerinde Yönlendirilmiş Bilginin Yorumlanması". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 57 (6): 3248–3259. arXiv:0912.4872. doi:10.1109 / TIT.2011.2136270. S2CID  11722596.
  5. ^ Simeone, Osvaldo; Permuter, Haim Henri (Haziran 2013). "Yan Bilgiler Geciktiğinde Kaynak Kodlaması". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 59 (6): 3607–3618. arXiv:1109.1293. doi:10.1109 / TIT.2013.2248192. S2CID  3211485.
  6. ^ Charalambous, Charalambos D .; Stavrou, Photios A. (Ağustos 2016). "Soyut Uzaylar Üzerine Yönlendirilmiş Bilgi: Özellikler ve Varyasyonel Eşitlikler". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 62 (11): 6019–6052. arXiv:1302.3971. doi:10.1109 / TIT.2016.2604846. S2CID  8107565.
  7. ^ Tanaka, Takashi; Esfahani, Peyman Mohajerin; Mitter, Sanjoy K. (Ocak 2018). "Minimum Yönlendirilmiş Bilgiyle LQG Kontrolü: Yarı Sonsuz Programlama Yaklaşımı". Otomatik Kontrolde IEEE İşlemleri. 63 (1): 37–52. doi:10.1109 / TAC.2017.2709618. S2CID  1401958.
  8. ^ Vinkler, Dror A; Permuter, Haim H; Merhav, Neri (20 Nisan 2016). "Kumar ve ölçüm tabanlı iş çıkarımı arasındaki analoji". Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. 2016 (4): 043403. arXiv:1404.6788. Bibcode:2016JSMTE..04.3403V. doi:10.1088/1742-5468/2016/04/043403. S2CID  124719237.
  9. ^ Naiss, Iddo; Permuter, Haim H. (Ocak 2013). "Yönlendirilmiş Bilgiyi En Üst Düzeye Çıkarmak için Blahut – Arimoto Algoritmasının Uzantısı". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 59 (1): 204–222. doi:10.1109 / TIT.2012.2214202. S2CID  3115749.
  10. ^ Permuter, Haim; Kolluk, Paul; Van Roy, Benjamin; Weissman, Tsachy (Temmuz 2008). "Geri Beslemeli Trapdoor Kanal Kapasitesi". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 54 (7): 3150–3165. arXiv:cs / 0610047. doi:10.1109 / TIT.2008.924681. S2CID  1265.
  11. ^ Elishco, Ohad; Permuter, Haim (Eylül 2014). "Geri Beslemeli Ising Kanalı Kapasitesi ve Kodlaması". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 60 (9): 5138–5149. arXiv:1205.4674. doi:10.1109 / TIT.2014.2331951. S2CID  9761759.
  12. ^ Sabag, Oron; Permuter, Haim H .; Kashyap, Navin (Ocak 2016). "Ardışık Olmayan Giriş Kısıtlaması Olan İkili Silme Kanalının Geri Besleme Kapasitesi". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 62 (1): 8–22. doi:10.1109 / TIT.2015.2495239. S2CID  476381.
  13. ^ Peled, Ori; Sabag, Oron; Permuter, Haim H. (Temmuz 2019). "$ (0, k) $ -RLL Girdi Kısıtlı BEC için Geri Besleme Kapasitesi ve Kodlama". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 65 (7): 4097–4114. arXiv:1712.02690. doi:10.1109 / TIT.2019.2903252. S2CID  86582654.
  14. ^ Aharoni, Ziv; Tsur, Dor; Goldfeld, Ziv; Permuter, Haim Henry (16 Mayıs 2020). "Yönlendirilmiş Bilgi Sinir Tahmincisi Aracılığıyla Hafızalı Sürekli Kanalların Kapasitesi". arXiv:2003.04179 [cs.IT ].
  15. ^ Aharoni, Ziv; Sabag, Oron; Permuter, Haim Henri (18 Ağustos 2020). "Büyük Harfli Ising Kanalının Geribildirim Kapasitesi İçin Pekiştirmeli Öğrenmenin Değerlendirilmesi ve Çözümü". arXiv:2008.07983 [cs.IT ].
  16. ^ Naiss, Iddo; Permuter, Haim H. (Ocak 2013). "Yönlendirilmiş Bilgiyi En Üst Düzeye Çıkarmak için Blahut – Arimoto Algoritmasının Uzantısı". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 59 (1): 204–222. doi:10.1109 / TIT.2012.2214202. S2CID  3115749.
  17. ^ Permuter, Haim; Kolluk, Paul; Van Roy, Benjamin; Weissman, Tsachy (Temmuz 2008). "Geri Beslemeli Trapdoor Kanal Kapasitesi". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 54 (7): 3150–3165. arXiv:cs / 0610047. doi:10.1109 / TIT.2008.924681. S2CID  1265.
  18. ^ Elishco, Ohad; Permuter, Haim (Eylül 2014). "Geri Beslemeli Ising Kanalı Kapasitesi ve Kodlaması". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 60 (9): 5138–5149. arXiv:1205.4674. doi:10.1109 / TIT.2014.2331951. S2CID  9761759.
  19. ^ Sabag, Oron; Permuter, Haim H .; Kashyap, Navin (Ocak 2016). "Ardışık Olmayan Giriş Kısıtlaması Olan İkili Silme Kanalının Geri Besleme Kapasitesi". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 62 (1): 8–22. doi:10.1109 / TIT.2015.2495239. S2CID  476381.
  20. ^ Peled, Ori; Sabag, Oron; Permuter, Haim H. (Temmuz 2019). "$ (0, k) $ -RLL Girdi Kısıtlı BEC için Geri Besleme Kapasitesi ve Kodlama". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 65 (7): 4097–4114. arXiv:1712.02690. doi:10.1109 / TIT.2019.2903252. S2CID  86582654.
  21. ^ Aharoni, Ziv; Tsur, Dor; Goldfeld, Ziv; Permuter, Haim Henry (16 Mayıs 2020). "Yönlendirilmiş Bilgi Sinir Tahmincisi Aracılığıyla Hafızalı Sürekli Kanalların Kapasitesi". arXiv:2003.04179 [cs.IT ].
  22. ^ Aharoni, Ziv; Sabag, Oron; Permuter, Haim Henri (18 Ağustos 2020). "Büyük Harfli Ising Kanalının Geribildirim Kapasitesi İçin Pekiştirmeli Öğrenmenin Değerlendirilmesi ve Çözümü". arXiv:2008.07983 [cs.IT ].
  23. ^ Jiao, Jiantao; Permuter, Haim H .; Zhao, Lei; Kim, Young-Han; Weissman, Tsachy (Ekim 2013). "Yönlendirilmiş Bilginin Evrensel Tahmini". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 59 (10): 6220–6242. arXiv:1201.2334. doi:10.1109 / TIT.2013.2267934. S2CID  10855063.
  24. ^ Quinn, Christopher J .; Kiyavash, Negar; Coleman, Todd P. (Aralık 2015). "Yönlendirilmiş Bilgi Grafikleri". Bilgi Teorisi Üzerine IEEE İşlemleri. 61 (12): 6887–6909. arXiv:1204.2003. doi:10.1109 / TIT.2015.2478440. S2CID  3121664.
  25. ^ Aharoni, Z .; Tsur, D .; Goldfeld, Z .; Permuter, H.H. (Haziran 2020). "Yönlendirilmiş Bilgi Sinir Tahmincisi Aracılığıyla Hafızalı Sürekli Kanalların Kapasitesi". 2020 IEEE Uluslararası Bilgi Teorisi Sempozyumu (ISIT): 2014–2019. doi:10.1109 / ISIT44484.2020.9174109.