論文の概要: A New Information Theory of Certainty for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12833v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 14:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 20:35:32.411828
• Title: A New Information Theory of Certainty for Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習のための確実性の新しい情報理論
• Authors: Arthur Jun Zhang
• Abstract要約: クロード・シャノンは、通信符号化理論のためのランダム分布の不確かさを定量化するためにエントロピーを作った。 本稿では,エントロピーの正準双対として,基礎となる分布の確実性を定量化するための新しい概念トロエンピーを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Claude Shannon coined entropy to quantify the uncertainty of a random distribution for communication coding theory. We observe that the uncertainty nature of entropy also limits its direct usage in mathematical modeling. Therefore we propose a new concept troenpy,as the canonical dual of entropy, to quantify the certainty of the underlying distribution. We demonstrate two applications in machine learning. The first is for the classical document classification, we develop a troenpy based weighting scheme to leverage the document class label. The second is a self-troenpy weighting scheme for sequential data and show that it can be easily included in neural network based language models and achieve dramatic perplexity reduction. We also define quantum troenpy as the dual of the Von Neumann entropy to quantify the certainty of quantum systems.
• Abstract（参考訳）: クロード・シャノンは、通信符号化理論におけるランダム分布の不確かさを定量化するためにエントロピーを考案した。 エントロピーの不確実性は、数学的モデリングにおける直接的使用を制限する。 そこで我々は,エントロピーの正準双対として,基礎となる分布の確実性を定量化する新しい概念トロエンピーを提案する。 機械学習の応用例を2つ紹介する。 まず, 古典的文書分類について, 文書クラスラベルを活用すべく, トレンピーに基づく重み付けスキームを開発した。 2つ目は、シーケンシャルデータに対する自己トロエンピー重み付け方式で、ニューラルネットワークベースの言語モデルに簡単に組み込めることを示し、劇的なパープレキシティ低減を実現する。 また、量子トレンピーをフォン・ノイマンエントロピーの双対として定義し、量子系の確実性を定量化する。

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