Zobrazeno 1 - 10
of 38
pro vyhledávání: '"Renyi divergences"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Niels B. Kammerer, Wolfgang Stummer
Publikováno v:
Entropy, Vol 22, Iss 8, p 874 (2020)
We compute exact values respectively bounds of dissimilarity/distinguishability measures–in the sense of the Kullback-Leibler information distance (relative entropy) and some transforms of more general power divergences and Renyi divergences–betw
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6f9cda4882464b60abd7f1203331428f
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
International Journal of Analysis and Applications, Vol 17, Iss 5, Pp 686-710 (2019)
In this work, we estimated the different entropies like Shannon entropy, Renyi divergences, Csiszar divergence by using the Jensen’s type functionals. The Zipf’s mandelbrot law and hybrid Zipf’s mandelbrot law are used to estimate the Shannon e
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::c7e2ef0a6a8a164702b030f7105cc368
http://www.etamaths.com/index.php/ijaa/article/view/1961
http://www.etamaths.com/index.php/ijaa/article/view/1961
Autor:
Michel Broniatowski, Wolfgang Stummer
In information theory -- as well as in the adjacent fields of statistics, machine learning, artificial intelligence, signal processing and pattern recognition -- many flexibilizations of the omnipresent Kullback-Leibler information distance (relative
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::711201a3f8166d47e886018710eb9e1b
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.