« Entropie de Shannon » : différence entre les versions
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Du point de vue d'un récepteur, plus la source émet d'informations différentes, plus l'entropie (ou incertitude sur ce que la source émet) est grande. Ainsi, si une source envoie toujours le même symbole, par exemple la lettre «a», alors son entropie est ''nulle'', c'est-à-dire minimale. Par contre, si la source envoie un «a» la moitié du temps et un «b» l'autre moitié, le récepteur est incertain de la prochaine lettre à recevoir. <br> | Du point de vue d'un récepteur, plus la source émet d'informations différentes, plus l'entropie (ou incertitude sur ce que la source émet) est grande. Ainsi, si une source envoie toujours le même symbole, par exemple la lettre «a», alors son entropie est ''nulle'', c'est-à-dire minimale. Par contre, si la source envoie un «a» la moitié du temps et un «b» l'autre moitié, le récepteur est incertain de la prochaine lettre à recevoir. <br> | ||
==Français== | ==Français== | ||
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Entropie_de_Shannon Source : Wikipedia IA] | [https://fr.wikipedia.org/wiki/Entropie_de_Shannon Source : Wikipedia IA] | ||
Version du 15 juin 2019 à 20:19
Domaine
Apprentissage automatique
Réseau de neurones artificiels
Définition
L'entropie de Shannon, due à Claude Shannon, est une fonction mathématique qui, intuitivement, correspond à la quantité d'information contenue ou délivrée par une source d'information. Cette source peut être un texte écrit dans une langue donnée, un signal électrique ou encore un fichier informatique quelconque (collection d'octets).
Du point de vue d'un récepteur, plus la source émet d'informations différentes, plus l'entropie (ou incertitude sur ce que la source émet) est grande. Ainsi, si une source envoie toujours le même symbole, par exemple la lettre «a», alors son entropie est nulle, c'est-à-dire minimale. Par contre, si la source envoie un «a» la moitié du temps et un «b» l'autre moitié, le récepteur est incertain de la prochaine lettre à recevoir.
Français
entropie de Shannon n.f.
Anglais
Shannon entropy
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
