mine-pytorch:利用互信息神经估计（MINE）实现信息瓶颈-源码

互信息神经估计 该存储库包含使用相互信息神经估计（MINE）的信息瓶颈（IB）的pytorch实现。 已使用标准基线MLP（如Deep VIB论文中所述进行了比较）。 设置 git clone https://github.com/mohith-sakthivel/mutual_information_neural_estimation.git mine cd mine conda create -n mine -f environment.yml conda activate mine 跑 使用默认参数运行基线模型 python3 -m mine.mine --deter 基线模型是具有3个隐藏层和ReLU非线性的标准MLP。 在训练过程中，将保持参数的指数加权平均值，并在测试时使用这些平均参数。 运行MINE + IB模型 python3 -m mine.mine --mine