Théorie de l'information et codage

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Séances de cours associées (30)

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Code source et codes sans préfixe

Couvre le codage source, les codes injectifs, les codes sans préfixe et l'inégalité de Kraft.

Théorie de l'information: codage de source et codage de canal

Couvre les bases de la théorie de l'information, en se concentrant sur le codage source et le codage de canal.

Formulation variationnelle : Mesures d'information

Explore la formulation variationnelle pour mesurer le contenu de l'information et la divergence entre les distributions de probabilité.

Information mutuelle et entropie

Explore l'information mutuelle et le calcul d'entropie entre les variables aléatoires.

Séance de cours: Shannon

Couvre les bases de la théorie de l'information, en se concentrant sur le réglage de Shannon et la transmission de canal.

Mesures d'information

Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, la divergence Kullback-Leibler et l'inégalité de traitement des données, ainsi que les noyaux de probabilité et les informations mutuelles.

Mesures de l'information : Entropie et théorie de l'information

Explique comment l'entropie mesure l'incertitude dans un système en fonction des résultats possibles.

Théorie de l'information et codage

Couvre la longueur attendue des mots de code, la procédure Huffman et l'entropie dans la théorie du codage.

Théorie de l'information: Capacité du canal et fonctions convexes

Explore la capacité des canaux et les fonctions convexes dans la théorie de l'information, en soulignant l'importance de la convexité.

Théorie de l'information : examen et information mutuelle

Examine les mesures d'information comme l'entropie et introduit l'information mutuelle comme mesure de l'information entre les variables aléatoires.