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摘要:
交叉熵是对一个分布与其近似分布的接近程度的度量。在许多关于信度网结构的学习文献中,都将交叉熵作为检验算法学习效果的一个指标。笔者直接从交叉熵最优这一指标出发,在分析已有测度的基础上,提出了一个新的测度——互信息和测度,并证明了该测度的可分解性质。最后,给出了利用互信息和测度进行信度网结构学习的两种启发式搜索算法。
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文献信息
篇名 基于互信息和测度学习信度网结构
来源期刊 重庆大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 信度网 信度网结构学习 互信息 结构学习测度
年,卷(期) 2001,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 78-83
页数 6页 分类号 TP181
字数 5773字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-582X.2001.01.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邢永康 重庆大学计算机科学与工程学院 28 250 9.0 15.0
2 沈一栋 重庆大学计算机科学与工程学院 14 308 9.0 14.0
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研究主题发展历程
节点文献
信度网
信度网结构学习
互信息
结构学习测度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
出版文献量(篇)
6349
总下载数(次)
8
总被引数(次)
85737
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导