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mine-pytorch：基于MINE的互信息神经估计与信息瓶颈实现

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简介：
Mine-Pytorch是一款利用PyTorch框架实现的Python库，专注于通过互信息神经估计（MINE）方法来评估模型中的互信息，并提供信息瓶颈原理的应用。 互信息神经估计该存储库提供了使用相互信息神经估计（MINE）的信息瓶颈（IB）的PyTorch实现，并与标准基线MLP进行了比较（如Deep VIB论文中所述）。为了运行代码，请先克隆仓库，创建并激活conda环境。具体步骤如下： 1. 克隆仓库： ``` git clone https://github.com/mohith-sakthivel/mutual_information_neural_estimation.git ``` 2. 创建并激活conda环境： ``` cd mutual_information_neural_estimation conda create -n mine -f environment.yml conda activate mine ``` 接下来，使用默认参数运行基线模型： ``` python3 -m mine.mine --deter ``` 其中，基线模型是一个具有三个隐藏层和ReLU非线性的标准MLP。在训练过程中会保持参数的指数加权平均值，并且测试时将使用这些平均参数。 要运行MINE + IB模型，请执行以下命令： ``` python3 -m mine.mine --mine ```

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  • mine-pytorch：基于MINE的互信息神经估计与信息瓶颈实现
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    Mine-Pytorch是一款利用PyTorch框架实现的Python库，专注于通过互信息神经估计（MINE）方法来评估模型中的互信息，并提供信息瓶颈原理的应用。 互信息神经估计该存储库提供了使用相互信息神经估计（MINE）的信息瓶颈（IB）的PyTorch实现，并与标准基线MLP进行了比较（如Deep VIB论文中所述）。为了运行代码，请先克隆仓库，创建并激活conda环境。具体步骤如下： 1. 克隆仓库： ``` git clone https://github.com/mohith-sakthivel/mutual_information_neural_estimation.git ``` 2. 创建并激活conda环境： ``` cd mutual_information_neural_estimation conda create -n mine -f environment.yml conda activate mine ``` 接下来，使用默认参数运行基线模型： ``` python3 -m mine.mine --deter ``` 其中，基线模型是一个具有三个隐藏层和ReLU非线性的标准MLP。在训练过程中会保持参数的指数加权平均值，并且测试时将使用这些平均参数。 要运行MINE + IB模型，请执行以下命令： ``` python3 -m mine.mine --mine ```
     
  • 基于互信息的近邻估计方法
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    本项目探讨了信息熵和互信息的概念及其在数据编码中的应用，通过理论分析与实践编程相结合的方式，旨在提高数据压缩效率及信息安全。 此代码可用于计算信息熵及互信息，在实际应用中解决了互信息难以直接求解的问题。该代码在MATLAB环境中可以正常运行。
     
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