Infomax
انفومیکس مصنوعی نیورل نیٹ ورک اور دیگر انفارمیشن پروسیسنگ سسٹمز کے لیے اصلاح کا اصول ہے۔ یہ تجویز کرتا ہے کہ ایک فنکشن جو ان پٹ ویلیوز I کے سیٹ کو آؤٹ پٹ ویلیوز O کے سیٹ سے جوڑتا ہے اسے منتخب کیا جانا چاہیے یا سیکھا جانا چاہیے تاکہ I اور O کے درمیان اوسط شینن باہمی معلومات کو زیادہ سے زیادہ کیا جا سکے، جو مخصوص رکاوٹوں اور/یا شور کے عمل کے سیٹ کے تابع ہو۔ انفومیکس الگورتھم سیکھنے والے الگورتھم ہیں جو اس اصلاح کے عمل کو انجام دیتے ہیں۔ اس اصول کو لنسکر نے 1988 میں بیان کیا تھا۔ انفومیکس، اپنی صفر شور کی حد میں، 1961 میں ہوریس بارلو کے ذریعہ حیاتیاتی حسی پروسیسنگ کے لیے تجویز کردہ بے کار پن میں کمی کے اصول سے متعلق ہے، اور ایٹک اور ریڈلیچ کے ذریعہ ریٹنا پروسیسنگ پر مقداری طور پر لاگو ہوتا ہے۔ انفومیکس کی ایپلی کیشنز میں سے ایک آزاد جزو تجزیہ الگورتھم کے لیے رہا ہے جو اینٹروپی کو زیادہ سے زیادہ کرکے آزاد سگنلز تلاش کرتا ہے۔ انفومیکس پر مبنی آئی سی اے کو بیل اور سیجنوسکی، اور ندال اور پارگا نے 1995 میں بیان کیا تھا۔ فاسٹ آئی سی اے حوالہ جات مصنوعی عصبی نیٹ ورک کمپیوٹیشنل نیورو سائنس بھی دیکھیں۔