Information Theoretic Principles for Agent Learning (eBook)
IX, 95 Seiten
Springer Nature Switzerland (Verlag)
978-3-031-65388-9 (ISBN)
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.
| Erscheint lt. Verlag | 6.9.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology |
| Zusatzinfo | IX, 95 p. 11 illus., 2 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Technik ► Bauwesen | |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Schlagworte | Asymptotic equipartition • Deep learning • Entropy and mutual information for discrete random variables • Information Theory • learning agent |
| ISBN-10 | 3-031-65388-2 / 3031653882 |
| ISBN-13 | 978-3-031-65388-9 / 9783031653889 |
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