分析
这篇ArXiv论文探讨了在消息传递中使用Jensen-Shannon散度来学习富文本数据的图表示。该方法可能在处理复杂文本结构（如文档理解）方面提供改进。
引用
“本文重点研究了Jensen-Shannon散度的消息传递。”
话题
shannon
关于shannon的新闻、研究和更新。由AI引擎自动整理。
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“本文重点研究了Jensen-Shannon散度的消息传递。”
“本文重点研究了通过划分样本空间来更精确地进行香农熵估计。”
“克劳德·香农是一位数学家和工程师。”
“文章的标题表明了对简·奥斯汀的信息理解的关注，而不是克劳德·香农的理解。”
“克劳德·香农的工作为现代通信和计算奠定了理论基础，间接影响了人工智能的发展。”
“克劳德·香农的工作确立了数据压缩和通信的基本极限。”
“克劳德·香农重新发明了信息。”
“克劳德·香农制造了一台用于轮盘赌的机器。”
“香农的工作可能间接影响了我们对杂耍模式及其数学特性的理解。”
“提供的上下文信息最少。”
“这篇文章很可能讨论了香农在信息论方面的开创性工作。”
“克劳德·香农曾在贝尔实验室工作。”
“克劳德·香农1956年的作品《The Bandwagon》是文章的核心。”
“克劳德·香农是信息理论之父。”
“克劳德·香农1100100岁（二进制代表100）。”
“这篇文章是一个指向PDF的Hacker News链接。”
“克劳德·香农演示了忒修斯，一只磁性迷宫求解鼠标”