Show simple item record

dc.contributor.authorÇağdaş, Serhat
dc.contributor.authorKaraçalı, Bilge
dc.date.accessioned2019-02-19T11:29:35Z
dc.date.available2019-02-19T11:29:35Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationÇağdaş, S., and Karaçalı, B. (2018 May 2-5). Novel techniques for model-free and fast computation of mutual information. Paper presented at the 26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018. doi:10.1109/SIU.2018.8404637en_US
dc.identifier.isbn9781538615010
dc.identifier.urihttp://doi.org/10.1109/SIU.2018.8404637
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11147/7115
dc.description26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018; Altin Yunus Resort ve Thermal Hotel, Izmir; Turkey; 2 May 2018 through 5 May 2018en_US
dc.description.abstractBu çalışmada, iki rastlantısal değişken arasındaki ortak bilgi miktarının veri üzerinden hesaplanmasına yönelik yeni yaklaşımlar önerilmiştir. Bu yaklaşımlar, doğrusal dönüşüm altında diferansiyel entropinin gösterdiği özellikleri kullarak ve koşullu entropiyi modelden-bağımsız bir şekilde küçültmeye çalışarak kestirim yapacak şekilde kurgulanmıştır. Birim vektör parametrizasyonu ve veri oturtmaya dayanan tahmin edici olarak adlandırdığımız yöntemlerin, yaygın olarak kullanılan Kraskov yöntemiyle yapılan karşılaştırmalarda, örnek sayısı arttıkça işlem hızı açısından avantaj sağladığı görülmüştür.en_US
dc.description.abstractIn this study, two new approaches are proposed to calculate mutual information between two random variables from data. These approaches are constructed in a way to use the properties of the differential entropy under linear transformations and to try to minimize conditional entropy in a model-free manner. In comparisons with a widely used mutual information estimator, the Kraskov method, the methods that we termed as unit vector parametrization and data fitting based estimators, offered an advantage in terms of computation speed.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineersen_US
dc.relation.isversionof10.1109/SIU.2018.8404637en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectConditional entropyen_US
dc.subjectMutual informationen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.subjectModel freeen_US
dc.subjectOrtak bilgi miktarıen_US
dc.subjectKoşullu entropien_US
dc.subjectModel bağımsızen_US
dc.subjectParametrik olmayanen_US
dc.titleOrtak bilgi miktarının modelden-bağımsız ve hızlı hesaplanması için yeni yöntemleren_US
dc.title.alternativeNovel techniques for model-free and fast computation of mutual informationen_US
dc.typeconferenceObjecten_US
dc.contributor.authorIDTR11527en_US
dc.contributor.iztechauthorÇağdaş, Serhat
dc.contributor.iztechauthorKaraçalı, Bilge
dc.relation.journal26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018en_US
dc.contributor.departmentIzmir Institute of Technology. Electronics and Communication Engineeringen_US
dc.identifier.scopusSCOPUS:2-s2.0-85050800266


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record