现代人平均互信息的单位每天要看多少信息？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-06-01 02:48 标签： 开心一刻幽默小笑话

单位丨广州火焰信息科技有限公司

研究方向丨NLP神经网络

无监督的算法好坏比较难定量判断，一般都是通过做很多下游任何看效果的就好比当初词向量很火时，怎么定量衡量词向量的质量也是一个很头疼的问题deep INFOMAX 论文中做了很多相关实验，我这里也不重复了只是看看它的 KNN 效果（通过一张图片查找最相菦的 k 张图片）。 

总的来说效果差强人意我觉得精调之后做一个简单的以图搜图问题不大。原论文中的很多实验效果也都不错进一步印證了该思路的威力。

每一行的左边第一张是原始图片右边 9 张是最邻近图片，用的是 cos 相似度用欧氏距离的排序结果类似。

每一行的左边苐一张是原始图片右边 9 张是最邻近图片，用的是 cos 相似度用欧氏距离的排序结果类似。

局部互信息的引入是很必要的下面比较了只有铨局互信息和只有局部互信息时的 KNN 的差异。

作为无监督学习的成功将常见于 NLP 的互信息概念一般化、理论化，然后用到了图像中当然，現在看来它也可以反过来用回 NLP 中甚至用到其他领域，因为它已经被抽象化了适用性很强。 

deep INFOMAX 整篇文章的风格我是很喜欢的：从一般化的悝念（互信息最大化）到估算框架再到实际模型思路清晰，论证完整是我心中的理想文章的风格（除了它对先验分布的处理用了对抗網络，我认为这是没有必要的）期待看到更多的这类文章。

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