信息論、推理和機器學習算法之間交叉的經典例子:

1. 熵和信息增益在決策樹學習中的應用。信息增益利用熵的概念來評估特征的分類能力,從而指導決策樹的增長。

2. 交叉熵在神經網絡訓練中的廣泛使用。它結合信息論與最大似然推斷,用于度量預測分布與真實分布之間的距離。

3. 變分推斷常被用來進行概率圖模型的近似推理。這與機器學習中經常遇到的復雜概率模型推斷問題相關。

4. 自編碼器通過壓縮數據來學習有效特征表示,反映了信息論的壓縮感知思想。

5. 強化學習中的探索-利用動態,反映了發送接收雙方的信息優化問題。

6. 馬爾可夫決策過程提供了一類推理與決策的數學框架,既可用于推理也可用于學習問題。

7. 在貝葉斯學習與推斷中,信息論中的相對熵常被用來定義損失函數或似然函數。

8. 派生信息量和互信息用于特征選擇與分析學習算法的表示能力。

9. 率失真理論研究數據壓縮對重構質量的影響,這可應用于表示學習中。

10. 信息瓶頸理論給出了監督學習的概括界,為算法的表示能力提供信息論界限。