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机译:线性向量高斯信道中的Hessian和互信息,微分熵和熵权的凹度
Miquel Payaró; Daniel P. Palomar; Senior Member;
机译:线性矢量高斯通道中互信息,微分熵和熵幂的黑森和凹性
机译:关于增加的高斯噪声的熵幂凹度的简单证明
机译:线性向量高斯信道中互信息的梯度
机译:高斯矢量多路访问信道的熵驱动优化动力学
机译:公制熵和非线性偏微分方程
机译:使用线性矩阵不等式的差分熵衍生物的高斯最优性
机译:关于加入高斯噪声的熵权凹度的简单证明。
机译:多元线性-人工神经网络混合模型,预测纯有机化合物的标准状态绝对熵,能够通过输入一个整数来输入整数,从而形成一个人工神经网络,从而输出标准状态绝对值
机译:使用高斯平均值的最大熵模型分类
机译:使用参考运动向量获得的熵编码运动向量残差
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