Biologiska system måste bearbeta information i realtid och måste byta ut riktigheten i presentations- och kodningskostnader. Här operationaliserar vi denna kompromiss och utvecklar ett informationsteoretiskt ramverk som selektivt extraherar information om det indata förflutna som är prediktivt om produktionens framtid, att erhålla ett generaliserat eigen value problem. Därmed upplöser vi indatahistorien i form av strukturella fasövergångar som motsvarar ytterligare dimensioner av ett tillståndsutrymme. Vi belyser relationen till kanonisk korrelationsanalys och ger ett numeriskt exempel. Sammantaget relaterar detta arbete informations-teoretisk optimering till det gemensamma problemet med systemidentifiering och modellreducering. Tidning: Fysisk granskning. E, Statistisk, ickelinjär och mjuk materia fysik Anpassad 1: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19518274?dopt=Abstrakta UPPFÖLJANDE HÄNDELSER Läs mer om våra spännande kommande evenemang! Läs mer Studera på ELSC Vårt Int'l Ph.D. program ger framstående studenter med toppkurser i computatinal neuroscience. Läs mer The Building The Jerusalem Brain Sciences Building kommer att tillhandahålla en toppmodern forsknings- och undervisningsanläggning för Edmond och Lily Safra Center for Brain Sciences. Läs mer ELSC Media Channel Gå in i vår mediekanal och utforska ELSC:s senaste videor: seminarier, offentliga föreläsningar, kurser och videoartiklar. Läs mer Källa: https://elsc.huji.ac.il/tishby/publications/past-future-information-bottleneck-dynamical-systems
Slutligen är DCA-kontot relaterat till det tidigare framtida referensreferensdokumentet för information från flaskhalsen (se bilaga F).