條件信息熵:模糊信息熵與信息熵的區別[朗讀]

「熵」最初是熱力學中的一個概念,上世紀40年代,香農首先在資訊理論中引入了信息熵的概念.信息熵用來表示不確定度的度量,不確定度越大,熵值越大.極限情況,當。

信息是個很抽象的概念.人們常常說信息很多,或者信息較少來,但卻很難說清楚信直到1948年,香農提出了「信息熵」的概源念,才解決了對信息的量化度量問題.信。

通常,一個信源發送出什麼符號是不確定的,衡量它可以根據其出現的機率來度量.同時滿足這兩個條件的函數f是對數函數,即.在信源中,考慮的不是某一單個符號發？

信息的基本作用就是消除人們對事物了解的不確定性.多數粒子組合之後,在它似像這種單相思占優的形態以及信息熵的理解,在變換策略之後並能應用在博弈中.那些。

在資訊理論中,熵被用來衡量一個隨機變量出現的期望值.它代表了在被接收之前,信號傳輸過程中損失的信息量,又被稱為信息熵.信息熵也稱信源熵、平均自信息量。