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Fernando Rosas de Andraca

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Publications associées (2)

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Learning, compression, and leakage: Minimising classification error via meta-universal compression principles

Michael Christoph Gastpar, Fernando Rosas de Andraca

Learning and compression are driven by the common aim of identifying and exploiting statistical regularities in data, which opens the door for fertile collaboration between these areas. A promising group of compression techniques for learning scenarios is ...

IEEE2021

Quantifying high-order interdependencies via multivariate extensions of the mutual information

Michael Christoph Gastpar, Fernando Rosas de Andraca

This paper introduces a model-agnostic approach to study statistical synergy, a form of emergence in which patterns at large scales are not traceable from lower scales. Our framework leverages various multivariate extensions of Shannon's mutual information ...

2019