I denna artikel föreslås en allmän teori och metodologi, som kallas minimax-entropiprincipen, för att bygga statistiska modeller för bilder (eller signaler) i en mängd olika tillämpningar. Denna princip består av två delar. Den första är den maximala entropiprincipen för funktionsbindning (eller fusion): för en viss uppsättning observerad funktionsstatistik kan en distribution byggas för att binda ihop denna funktionsstatistik genom att maximera entropin över alla distributioner som reproducerar dem. Den andra delen är den minsta entropiprincipen för val av funktioner: bland alla rimliga uppsättningar av funktionsstatistik väljer vi den uppsättning vars maximala entropifördelning har den minsta entropi. Computational och inferential frågor i båda delarna behandlas; i synnerhet, en funktionssökning förfarande föreslås för ungefär välja den optimala uppsättningen funktioner. Minimax-entropiprincipen korrigeras sedan genom att man tar hänsyn till urvalsvariationen i den observerade särdragsstatistiken, och ett informationskriterium för funktionsjakt härleds. Minimax entropy princip tillämpas på textur modellering, där en ny Markov random field (MRF) modell, kallas FRAME (filter, random field, och minimax entropy), härleds, och uppmuntrande resultat erhålls i experiment på en mängd olika textur bilder. Sambandet mellan vår teori och mekanismerna för neural beräkning diskuteras också.
föreslås lära sig FRAME (Filters, Random field, och maximal Entropy) modeller REF baserat på de förlärda filter av befintliga ConvNets.
Minimax Entropy Principle and Its Application to Texture Modeling
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}