Infomax
ઇન્ફોમેક્સ એ કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક અને અન્ય માહિતી પ્રક્રિયા પ્રણાલીઓ માટે ઓપ્ટિમાઇઝેશન સિદ્ધાંત છે. તે સૂચવે છે કે એક કાર્ય કે જે ઇનપુટ મૂલ્યો I ના સમૂહને આઉટપુટ મૂલ્યો O ના સમૂહ સાથે મેપ કરે છે તે પસંદ કરવું જોઈએ અથવા શીખવું જોઈએ જેથી I અને O વચ્ચે સરેરાશ શેનોન પરસ્પર માહિતીને મહત્તમ કરી શકાય, જે ચોક્કસ અવરોધો અને/અથવા ઘોંઘાટ પ્રક્રિયાઓના સમૂહને આધિન હોય. ઇન્ફોમેક્સ અલ્ગોરિધમ્સ એ શીખવાની અલ્ગોરિધમ્સ છે જે આ ઓપ્ટિમાઇઝેશન પ્રક્રિયા કરે છે. આ સિદ્ધાંતનું વર્ણન લિન્સ્કર દ્વારા 1988માં કરવામાં આવ્યું હતું. ઇન્ફોમેક્સ, તેની શૂન્ય-ઘોંઘાટ મર્યાદામાં, 1961માં હોરેસ બાર્લો દ્વારા જૈવિક સંવેદનાત્મક પ્રક્રિયા માટે પ્રસ્તાવિત અતિરેક ઘટાડાના સિદ્ધાંત સાથે સંબંધિત છે, અને એટિક અને રેડલિચ દ્વારા રેટિના પ્રક્રિયા માટે માત્રાત્મક રીતે લાગુ કરવામાં આવે છે. ઇન્ફોમેક્સનો એક ઉપયોગ સ્વતંત્ર ઘટક વિશ્લેષણ અલ્ગોરિધમનો છે જે એન્ટ્રોપીને મહત્તમ કરીને સ્વતંત્ર સંકેતો શોધે છે. ઇન્ફોમેક્સ આધારિત આઇસીએનું વર્ણન બેલ અને સેજનોવસ્કી અને નડાલ અને પાર્ગા દ્વારા 1995માં કરવામાં આવ્યું હતું. ફાસ્ટઆઈસીએ સંદર્ભો આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ પણ જુઓ