Synergy and Redundancy Measures : Theory and Applications to Characterize Complex Systems and Shape Neural Network Representations
Idioma: inglés
Editorial: MDPI AG, 2025
- Tapa dura
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The following Special Issue covers advances in both the theoretical formulation and applications of information-theoretic measures of synergy and redundancy. An important aspect of how sources of information are distributed across a set of variables concerns whether different variables provide redundant, unique, or synergistic information when combined with other variables. Intuitively, variables share redundant information if each variable individually carries the same information carried by other variables. Information carried by a certain variable is unique if it is not carried by any other variables or their combination, and a group of variables carries synergistic information if some information arises only when they are combined. Recent advances have contributed to building an information-theoretic framework to determine the distribution and nature of information extractable from multivariate data sets. Measures of redundant, unique, or synergistic information characterize dependencies between the parts of a multivariate system and can help to understand its function and mechanisms. This Special issue provides updates on advances in the formulation and application of decompositions of the information carried by a set of variables about a target of interest. Advances in the theoretical formulation comprise the connection with channel ordering, with information compression, and the characterization of decision regions. Applications extend to, among others, structure learning, characterizing emergence in complex systems, and understanding representations in cognition.…
N° de ref. del artículo 9783725836130
- Título
- Synergy and Redundancy Measures : Theory and Applications to Characterize Complex Systems and Shape Neural Network Representations
- Editorial
- MDPI AG
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3725836132
- ISBN 13
- 9783725836130
- Peso del artículo
- 910 gramos
- Dimensiones
- 250x175x23 mm
The following Special Issue covers advances in both the theoretical formulation and applications of information-theoretic measures of synergy and redundancy. An important aspect of how sources of information are distributed across a set of variables concerns whether different variables provide redundant, unique, or synergistic information when combined with other variables. Intuitively, variables share redundant information if each variable individually carries the same information carried by other variables. Information carried by a certain variable is unique if it is not carried by any other variables or their combination, and a group of variables carries synergistic information if some information arises only when they are combined. Recent advances have contributed to building an information-theoretic framework to determine the distribution and nature of information extractable from multivariate data sets. Measures of redundant, unique, or synergistic information characterize dependencies between the parts of a multivariate system and can help to understand its function and mechanisms. This Special issue provides updates on advances in the formulation and application of decompositions of the information carried by a set of variables about a target of interest. Advances in the theoretical formulation comprise the connection with channel ordering, with information compression, and the characterization of decision regions. Applications extend to, among others, structure learning, characterizing emergence in complex systems, and understanding representations in cognition.
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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