Kriteriet för att utvärdera en uppsättning kandidatfunktioner och för att välja en informativ delmängd som ska användas som ingångsdata för en neural nätverksklassificering. Eftersom den ömsesidiga informationen mäter godtyckliga beroenden mellan slumpmässiga variabler är den lämplig för att bedöma "informationsinnehållet" hos funktioner i komplexa klassificeringsuppgifter, där metoder baserade på linjära samband (som korrelationen) är benägna att begå misstag. Det faktum att den ömsesidiga informationen är oberoende av de valda koordinaterna gör det möjligt att göra en tillförlitlig uppskattning. Icke desto mindre kräver användningen av ömsesidig information för uppgifter som kännetecknas av hög input dimensionalitet lämpliga approximationer på grund av de oöverkomliga kraven på beräkning och prover. En algoritm föreslås som bygger på ett "grå" urval av funktionerna och som tar både ömsesidig information med avseende på utdataklassen och med avseende på de redan utvalda funktionerna i beaktande. Slutligen diskuteras resultaten av en rad experiment. Index Terms-Feature extraktion, neurala nätverk beskärning, dimensionalitet minskning, ömsesidig information, övervakad inlärning, adaptiva klassificerare.
I REF, funktioner rankas enligt deras ömsesidiga information med avseende på klassens etikett och även med avseende på de tidigare valda funktioner.
Using mutual information for selecting features in supervised neural net learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}