Information field theory (IFT), the information theory for fields, is a mathematical framework for signal reconstruction and non-parametric inverse problems. Here, fields denote physical quantities that change continuously as a function of space (and time) and information theory refers to Bayesian probabilistic logic equipped with the associated entropic information measures. Reconstructing a signal with IFT is a computational problem similar to training a generative neural network (GNN). In this paper, the inference in IFT is reformulated in terms of GNN training and the cross-fertilization of numerical variational inference methods used in IFT and machine learning are discussed. The discussion suggests that IFT inference can be regarded as a specific form of artificial intelligence. In contrast to classical neural networks, IFT based GNNs can operate without pre-training thanks to incorporating expert knowledge into their architecture.


翻译:域的信息领域理论(IFT)是域的信息领域理论,是信号重建和非参数反向问题的数学框架。在这里,域是指由于空间(和时间)的函数而不断变化的物理数量,信息理论则是指配备相关昆虫信息测量的巴伊西亚概率逻辑。用IFT重新构建信号类似于培训基因神经网络(GNN)的计算问题。在本文中,IFT的推论是重拟GNN培训的推论,并讨论了IFT使用的数字变异推论方法的交叉施肥和机器学习。讨论表明,IFT推论可被视为一种具体的人工智能形式。与古典神经网络不同的是,基于IFTGNN可以不经过培训而操作,因为将专家知识融入其结构。

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