Das Verändern von Text ist in der Regel einfacher als das Verändern von Informationen in einem Bild. Text besteht aus klar strukturierten Zeichen, die sich leicht bearbeiten, ersetzen oder l... [mehr]
Der Information Bottleneck (IB) ist ein Prinzip aus der Informationstheorie, das darauf abzielt, die relevanten Informationen eines Eingabedatensatzes zu extrahieren und gleichzeitig irrelevante Details zu verwerfen. Es wurde von Naftali Tishby und seinen Kollegen eingeführt. Das Grundkonzept des Information Bottleneck ist es, eine komprimierte Darstellung \( T \) der Eingabevariablen \( X \) zu finden, die so viel wie möglich über eine Zielvariable \( Y \) beibehält. Dies wird durch die Maximierung der gegenseitigen Information \( I(T;Y) \) und die Minimierung der gegenseitigen Information \( I(T;X) \) erreicht. Mathematisch wird dies oft als Optimierungsproblem formuliert: \[ \min_{p(t|x)} \left[ I(T;X) - \beta I(T;Y) \right] \] wobei \( \beta \) ein Lagrange-Multiplikator ist, der das Verhältnis zwischen Kompression und Relevanz steuert. Dieses Prinzip wird in verschiedenen Bereichen angewendet, einschließlich maschinellem Lernen und neuronalen Netzen, um Modelle zu trainieren, die effizient und generalisierbar sind.
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Wenn im Chat Bilder enthalten sind, werden die Informationen im Bild analysiert und beantwortet. Das bedeutet, dass sowohl der sichtbare Inhalt (wie Text, Objekte, Diagramme) als auch die darin enthal... [mehr]