エージェント学習のための情報理論原理 Information Theoretic Principles for Agent Learning (Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology) （2025）

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エージェント学習のための情報理論原理<br>Information Theoretic Principles for Agent Learning (Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology) （2025）

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エージェント学習のための情報理論原理
Information Theoretic Principles for Agent Learning (Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology) （2025）

Gibson, Jerry D.

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Springer International Publishing AG（2024/08発売）
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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 95 p.
商品コード 9783031653872

Full Description

This book provides readers with the fundamentals of information theoretic techniques for statistical data science analyses and for characterizing the behavior and performance of a learning agent outside of the standard results on communications and compression fundamental limits. Readers will benefit from the presentation of information theoretic quantities, definitions, and results that provide or could provide insights into data science and learning.

Background and Overview.- Entropy and Mutual Information.- Differential Entropy, Entropy Rate, and Maximum Entropy.- Typical Sequences and The AEP.- Markov Chains and Cascaded Systems.- Hypothesis Testing, Estimation, Information, and Sufficient Statistics.- Information Theoretic Quantities and Learning.- Estimation and Entropy Power.- Time Series Analyses.- Information Bottleneck Principle.- Channel Capacity.- Rate Distortion Theory.