English(EN) Shannon observables: A scalable approach to information decomposition

新的香农可观测量框架有助于神经网络中的信息分解

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-14 05:00

研究人员引入了一个名为“香农可观测量”的新框架，以更好地理解包括生物和人工神经网络在内的复杂系统如何处理信息。该方法使用香农熵来创建可扩展的度量，可以分析高阶信息处理，克服了现有多元度量的局限性。该框架已证明在分析纠错码、分类器和自编码器等深度学习模型，甚至脑磁图记录的人类大脑活动方面具有通用性，揭示了不同的信息传输模式。 AI

影响提供了一种分析人工神经网络信息处理的新方法，有望改善模型的可解释性和设计。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Aaron J. Gutknecht, Fernando E. Rosas, David A. Ehrlich, Abdullah Makkeh, Pedro A. M. Mediano, Michael Wibral · 2026-11-14 05:00

香农可观测性：信息分解的可扩展方法

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