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最大切片互信息
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为mSMI的广义CCA方法，能够捕捉数据中的复杂依赖关系并具有较快的计算和可扩展的估计能力。实验结果表明，mSMI方法在多个任务中表现优异。
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关键要点
- 提出了一种名为最大切片互信息（mSMI）的广义CCA方法。
- mSMI能够捕捉数据中的复杂依赖关系。
- 该方法具有较快的计算和可扩展的估计能力。
- mSMI保留了Shannon互信息的优秀结构特性和独立性的识别。
- 提出了高效计算的神经估计器，并给出了其非渐近误差界。
- 实验结果表明，mSMI在多个任务中表现优异，包括独立性检测、多视图表示学习、算法公平性和生成建模等。
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