論文の概要: On the Kullback-Leibler divergence between pairwise isotropic Gaussian-Markov random fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13164v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 16:37:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 15:48:56.824118
• Title: On the Kullback-Leibler divergence between pairwise isotropic Gaussian-Markov random fields
• Title（参考訳）: 対向等方性ガウス・マルコフ確率場間のkullback-leibler発散について
• Authors: Alexandre L. M. Levada
• Abstract要約: 2つの対の等方性ガウス-マルコフ確率場間のクルバック-リーブラ分散の式を導出する。 提案した方程式は、画像処理と機械学習の応用において、新しい類似度尺度の開発を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.35534658875731
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Kullback-Leibler divergence or relative entropy is an information-theoretic measure between statistical models that play an important role in measuring a distance between random variables. In the study of complex systems, random fields are mathematical structures that models the interaction between these variables by means of an inverse temperature parameter, responsible for controlling the spatial dependence structure along the field. In this paper, we derive closed-form expressions for the Kullback-Leibler divergence between two pairwise isotropic Gaussian-Markov random fields in both univariate and multivariate cases. The proposed equation allows the development of novel similarity measures in image processing and machine learning applications, such as image denoising and unsupervised metric learning.
• Abstract（参考訳）: kullback-leibler divergenceまたはrelative entropyは、確率変数間の距離を測定する上で重要な役割を果たす統計モデル間の情報理論的な尺度である。 複素系の研究において、ランダム場はこれらの変数間の相互作用を逆温度パラメータによってモデル化する数学的構造であり、場に沿った空間依存構造を制御する。 本稿では,2つの対向等方性ガウス・マルコフ確率場間のkullback-leibler発散に関する閉形式表現を不定値と多変量の場合の両方において導出する。 提案する方程式は画像処理や機械学習アプリケーションにおいて、画像の雑音化や教師なしメトリック学習などの新しい類似性尺度の開発を可能にする。

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