信息论

视频笔记_所长林超跨学科工具箱

认知心理学重要模型学科08：社会网络学重要模型学科09：金融学重要模型学科10：心理学重要模型学科11：语言表达领域重要模型学科12：概率统计学重要模型学科13：社会经济学重要模型学科14：人类学重要模型学科15：信息论重要
Jeankyw·2023-07-25 12:37

信息与通信工程学科面试准备——信息论与编码｜保研推免面试题

2信息的性质3信息的分类4信息论与编码研究的主要内容(1)狭义信息论(2)一般信息论(3)广义信息论5信息论与编码的发展和应用6通信系统模型构成(1)信源(2)编码器信源编码/器和信道编码/器的区别通信系统的性质
alwaysuzybaiyy·2023-07-25 08:07

跨越科工具前16讲复盘（1-4）

前16节分别是：熵与热力原理、系统论、工程思维、函数模型、脑科学、复杂性科学、认知心理学、社会网络学、金融学、心理学模型、语言表达领域重要模型、概率统计学重要模型、社会经济学重要模型、人类学、信息论、营销学
泛君·2023-07-25 06:29

【人工智能】监督学习、分类问题、决策树、信息增益

决策树学习表达能力决策树学习信息论在决策树学习中的应用特征选择准则一：信息增益举例结论不足回到餐厅的例子从12个例子中学到的决策树：DecisionTrees决策树什么是决策树——基本概念非叶节点：一个属性上的测试
编程G的快乐·2023-07-24 17:14

【深度学习/机器学习】Softmax回归

文章目录信息量、信息熵、相对熵和交叉熵Softmax回归类别编码Softmax函数训练softmax模型的思路使用pytorch从零实现softmax模型直接调用pytorch的库进行简洁实现开始之前，需要了解信息论的一些基本概念
第五季度·2023-07-24 15:05

直观解读KL散度的数学概念

定义如下：img其中p(x)是目标分布，q(x)是去匹配的分布，如果两个分布完全匹配，那么imgKL散度又叫相对熵，在信息论中，描述的是q去拟合p的产品的信息损耗。
filterc·2023-07-24 15:30

学习深度学习--深度学习中的一些基本概念

在这过程中出现了数学、统计学、概率论、信息论、模式识别等等学科，用来解释自然的规律，在历史长河中也闪耀着巨匠的名字：香农，费雪，图灵……。机器学习和
java技术分享师·2023-07-24 00:31

图像质量评估

评估算法信息熵图像信息熵：从信息论的角度反映图像信息丰富程度。图像信息熵越大，信息量越丰富，质量越好。
Simplicity_·2023-07-22 06:38

说说网格交易的由来以及为什么说网格交易非常适合在震荡市场中获利

网格交易由来已久上世纪40年代的某一天，信息论之父申农在黑板上给大家演示：任何一个价位买进资金的50%，也就是说资金数量：股票市值=50%：50%，当股票价格上涨到一定幅度就卖出一部分股票，保持剩余的资金数量
光子AI量化·2023-07-20 06:42

姓名与人生诗趣谈系列一‖谢永勤（文）

从广义信息论的角度来说，各种符号都有其内在的含义，包含它所代表的实体。人的姓名除了代表这个人，是否还与这个人的人生及其性格、健康状况甚至命运有关呢？古代哲贤尹文子说过：形以定名；名以定事；事以选名。
winner永勤·2023-07-20 05:55

周报1_20230707

3.完成情况3.1信息熵简单介绍信息熵是信息论中的一个概念，用于衡量一个随机变量的不确定性或信息量的平均值。它是由香农于1948年提出的，被广泛应用于信息理论、统计学和通信领域。
Leeyz_1·2023-07-17 23:09

【172→认知】吴军信息论【1】

信息时代最大特征是不确定性信息论就是这半个世纪以来，人类对抗不确定性，最重要和有效的方法论。
Koala谦爸·2023-07-17 14:12

CancerGPT：使用大型预训练语言模型进行少样本药物配对协同作用预测

基础概念三、主要内容1.Motivations2.Insights3.解决方案的关键4.实验结果四、总结与讨论CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、论文关键信息论文标题
叶庭云·2023-07-17 05:40

动手学深度学习——softmax回归（原理解释+代码详解）

softmax回归1.1分类问题1.2网络架构1.3全连接层的参数开销1.4softmax运算1.5小批量样本的矢量化1.6损失函数1.6.1对数似然1.6.2softmax及其导数1.6.3交叉熵损失1.7信息论基础
緈福的街口·2023-07-16 22:29

文明的边界

人类文明伴随着人类迁徙产生，从现代智人走出非洲、大航海时代以及即将发生的大航天时代；人类也从演绎、归纳、类比的思维实践中依次形成了机械思维、系统思维、大数据思维；人类一步步认知迭代，加快了人类控制论、系统论、信息论的建立
zhang_402d·2023-07-16 07:32

人工智能导论课程论文：人工智能及其发展趋势

人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学，数理逻辑、语言学、心理学等
长安er·2023-07-16 01:02

【AI底层逻辑】——篇章3（上）：数据、信息与知识&香农信息论&信息熵

目录引入一、数据、信息、知识二、“用信息丈量世界”1、香农信息三定律2、一条信息的价值3、信息的熵总结引入AI是一种处理信息的模型，我们把信息当作一种内容的载体，计算机发明以前很少有人思考它的本质是什么。随着通信技术的发展，很多关于信息处理的问题接踵而至，如不知如何把信息有效地编码成通信信号、如何在不可靠的网络环境下传输信息等。人们发现，信息本身很难被定性或定量地描述清楚，它是一种逻辑概念，如果要
柯宝最帅·2023-07-15 15:52

【阅读笔记】Rapid, Detail-Preserving Image Downscaling

从信息论的角度来看，偏离中心像素的邻域的一些像素数据可能携带有价值的信息，也可能是噪声或超出奈奎斯特频率的信息。根据Beghdadi等人[2013]的研
AomanHao·2023-07-15 13:24

2023牛客寒假算法基础集训营4 补题

A清楚姐姐学信息论进制是效率最高的进制，越靠近e进制效率越高，所以除(23),(32)外，都是小的进制更优。
xp_xht123·2023-07-15 01:10

吴军老师的《信息论》学习笔记-3

一、信息正交性同一条信息，使用一次就没有用了，使用信息时，要选用彼此垂直的正交信息。1、不同的信息要来自不同的信息源；2、避免反复使用相互嵌套或者相互包含的信息。3、改变观察的角度。信息处理1、不断叠加2、不断删除二、互信息世界上很多事情彼此相光，如果它们之间有确定的因果关系，那样的信息就是等价的，如果大部分相光的信息只是动态的相互关联的关系，但是没有因果关系，而互信息就给出了一种量化度量各种不同
Guoliang成长践行者·2023-07-14 00:11

交织技术详解

本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。
·2023-06-24 11:17

正交编码与正交沃尔什函数详解

本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。
·2023-06-24 11:16

2023 Nature 健康系统规模的语言模型是通用预测引擎

文章目录一、论文关键信息二、论文主要内容三、总结与讨论CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、论文关键信息论文标题：Healthsystem-scalelanguagemodelsareall-purposepredictionengines
叶庭云·2023-06-24 06:27

通信算法 | BCH码

更新：2023/6/11通信算法|BCH码多项式二进制与多项式校验与纠错寻找本原多项式BCH码参考链接在信息论中，BCHcodes是指Bose–Chaudhuri–Hocquenghemcodes，可以用来纠错
MissMango0820·2023-06-24 04:17

【机器学习】信息熵和信息度量

一、说明信息熵是概率论在信息论的应用，它简洁完整，比统计方法更具有计算优势。在机器学习中经常用到信息熵概念，比如决策树、逻辑回归、EM算法等。本文初略介绍一个皮毛，更多细节等展开继续讨论。
无水先生·2023-06-23 15:38

抽头延迟线信道模型

本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。
·2023-06-23 15:52

交织技术详解

本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。
·2023-06-22 19:37

python random linux 随机数导致程序运行缓慢

熵Entropy(熵，[shāng])在信息论中表示数据的混乱程
freestyle@·2023-06-22 18:03

【软考-中级】系统集成项目管理工程师【总】

学习目标：完成2023上半年软件中考任务目标23年5月考试前完成相关知识点学习和练习核心十五至尊图：上面图是考试的核心，需要背下来一、信息化知识（重点）一般分值在7分左右1、信息论奠基者香农认为：信息就是能够用来消除不确定性的东西
网络冒险家·2023-06-22 02:52

2022-01-14

@信息论的解释@概率论的解释案例：1，检测生产线体上的肥皂盒是否空的>工程师发明X激光检测设备>用吹风机吹选择吹风机这个方案，不单单是成本考虑。
一个足够·2023-06-21 23:02

损失函数——KL散度（Kullback-Leibler Divergence，KL Divergence）

KL散度被广泛应用于信息论、统计学、机器学习和数据科学等领域。KL散度衡量的是在一个概率分布�P中获取信息所需的额外位数相对于使用一个更好的分布�Q所需的额外位数的期望值。
木子十口儿几丶·2023-06-21 18:08

KL散度(Kullback-Leibler_divergence)

1.根据shannon的信息论，给定一个字符集的概率分布，我们可以设计一种编码，使得表示该字符集组成的字符串平均需要的比特数最少。
sallyyoung_sh·2023-06-21 18:08

Kullback-Leibler散度（KL散度）

KL散度的概念来源于概率论和信息论中。KL散度又被称为：相对熵、互熵、鉴别信息、Kullback熵、Kullback-Leible散度(即KL散度的简写)。
Top Secret·2023-06-21 18:07

KL散度（Kullback-Leibler散度）笔记

KL散度起源于信息论。信息论的主要目标是量化数据中有多少信息。信息论中最重要的指标称为熵，通常表示为H。熵没有告诉我们可以实现这种压缩的最佳编码方案。
枕戈待旦FSM·2023-06-21 18:07

【机器学习】Kullback-Leibler散度实现数据监控

Kullback-Leibler散度度量（相对熵）是信息论中的一种统计测量方法，通常用于量化一个概率分布与参考概率分布之间的差异。虽然KL散度很受欢迎，但它有时会被误解。在实践中，有时也
无水先生·2023-06-21 18:36

卷积码编码器的结构与表示

本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。
·2023-06-21 11:59

最大似然译码与维特比卷积译码算法

本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。
·2023-06-21 10:09

BCH码与RS码详解

本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。
·2023-06-20 16:23

卷积码编码器的结构与表示

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·2023-06-20 16:31

信息论/python笔记： 最大信息系数 MIC

1互信息sklearn笔记整理：sklearn.metrics_sklearn中的meanabsolutepercentageerror_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客2最大信息系数（MIC，MaximalInformationCoefficient）2.1方法介绍衡量两个变量X和Y之间的关联程度，线性或非线性的强度相较于MutualInformation（MI）互信息而言有更高的准确度，
UQI-LIUWJ·2023-06-20 07:57

BCH码与RS码详解

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·2023-06-19 22:24

长链接 转短链接URL的设计思路

但是稍微有点计算机或者信息论常识的人就能发现，这个算法就跟永动机一样，是永远不可能找到的。即使我们定义短地址是100位。那么它的变化是62的100次方。62=10数字+26大写字母+26小写字
hugh Lee·2023-06-19 17:24

C语言：输入某个学生的信息（含学号，姓名，年龄，六门课程分数-高数/英语/c语言/工程制图/大学物理/信息论，它们的课程积分分别为4/3/4/3/3/3），计算课程总积分。

【问题描述】输入某个学生的信息（含学号，姓名，年龄，六门课程分数-高数/英语/c语言/工程制图/大学物理/信息论，它们的课程积分分别为4/3/4/3/3/3），计算课程总积分。
爱吃曲琪·2023-06-19 04:28

循环码的编码、译码与循环冗余校验

本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。
·2023-06-18 22:59

循环码生成矩阵与监督 (校验) 矩阵

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·2023-06-18 21:26

父亲节，来认识一下这几位“爸爸”

作者：数据叔来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01信息论之父：克劳德·香农克劳德·香农（ClaudeElwoodShannon，1916年4月30日－2001年2月26日），信息论的创始人，被誉为信息论之父
hzbooks·2023-06-18 20:08

父亲节，来认识这些计算机领域的大佬们

01信息论之父：克劳德·香农克劳德·香农（ClaudeElwoodShannon，1916年4月30日－2001年2月26日），信息论的创始人，被誉为信息论之父。
hzbooks·2023-06-18 20:08

GeneGPT：用领域工具增强大型语言模型，以改善对生物医学信息的访问

文章目录一、论文关键信息二、主要内容1.Motivations2.解决方案关键3.实验和结果三、总结与讨论CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、论文关键信息论文标题
叶庭云·2023-06-18 16:57

循环码的特点与多项式描述

本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。
·2023-06-17 23:23

循环码的编码、译码与循环冗余校验

本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。
·2023-06-17 23:51
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