論文の概要: A genuinely natural information measure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16662v1
- Date: Tue, 30 Mar 2021 20:09:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 03:22:23.568929
- Title: A genuinely natural information measure
- Title（参考訳）: 真に自然な情報尺度
- Authors: Andreas Winter
- Abstract要約: 対数基底の選択には自然ではない、という主張は任意である。
ナットには情報理論に多くの利点があることを示し、科学、芸術、日常生活を通じて基礎となる方法論を採用することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The theoretical measuring of information was famously initiated by Shannon in
his mathematical theory of communication, in which he proposed a now widely
used quantity, the entropy, measured in bits. Yet, in the same paper, Shannon
also chose to measure the information in continuous systems in nats, which
differ from bits by the use of the natural rather than the binary logarithm.
We point out that there is nothing natural about the choice of logarithm
basis, rather it is arbitrary. We remedy this problematic state of affairs by
proposing a genuinely natural measure of information, which we dub gnats. We
show that gnats have many advantages in information theory, and propose to
adopt the underlying methodology throughout science, arts and everyday life.
- Abstract（参考訳）: 情報の理論的測定はシャノンの数学的コミュニケーション理論(英語版)で始まり、現在広く使われている量であるエントロピー(英語版)をビット単位で測定することを提案した。
しかし、同じ論文でシャノンはnatsの連続系の情報を測定することを選んだが、これは二進対数ではなく自然数を使うことによってビットと異なる。
対数基底の選択には自然ではないことを指摘し、任意である。
我々はこの問題を、真に自然な情報尺度を提案して解決し、それをgnatsに委ねる。
gnatは情報理論において多くの利点があり、科学、芸術、日常生活において基礎となる方法論を採用することを提案する。
関連論文リスト
- Towards Ordinal Data Science [0.0]
普通データ科学は、基本的な新しい研究課題として普通データ科学を確立することを目的としている。
本研究の目的は,標準データ科学を根本的に新しい研究課題として確立することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-13T14:50:04Z) - Uncertainty relations in terms of generalized entropies derived from
information diagrams [0.0]
エントロピーと偶然の指数の不等式は、古典情報理論における研究の長年の方向性を形成する。
本稿では,情報図から得られたエントロピー的不確実性関係について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-29T10:41:28Z) - Crawling the Internal Knowledge-Base of Language Models [53.95793060766248]
本稿では,言語モデルの内部知識ベースである「クローリング」の手順について述べる。
我々は、数十のシードエンティティから始まるグラフのクローリングに対するアプローチを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-30T12:03:36Z) - Shannon theory beyond quantum: information content of a source [68.8204255655161]
情報内容の定義を運用確率理論に拡張する。
副添加物として関連する性質と状態の純度と情報量との関係を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-23T16:36:06Z) - DegreEmbed: incorporating entity embedding into logic rule learning for
knowledge graph reasoning [7.066269573204757]
知識グラフのリンク予測は、既存の知識に基づいて推論することで、行方不明の事実を完遂することを目的としたタスクである。
組込み学習と論理ルールマイニングを組み合わせたKG上での推論モデルであるDegreEmbedを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-18T13:38:48Z) - A Bayesian Framework for Information-Theoretic Probing [51.98576673620385]
我々は、探索は相互情報を近似するものとみなすべきであると論じる。
これは、表現が元の文とターゲットタスクに関する全く同じ情報をエンコードしているというかなり直感的な結論を導いた。
本稿では,ベイズ的相互情報(Bayesian mutual information)と呼ぶものを測定するための新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-08T18:08:36Z) - Real-space entanglement of quantum fields [0.0]
そのようなセットアップは、どのようにして二部連続ガウス系によって記述できるかを示す。
我々は、絡み合いエントロピー、相互情報、量子不協和に関する明示的かつ正確な公式を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-28T11:06:26Z) - Ranking the information content of distance measures [61.754016309475745]
2つの異なる距離測度を用いて保持する相対的情報を評価する統計的テストを導入する。
これにより、候補者のプールから最も情報に富んだ距離を測定することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-30T15:57:57Z) - NaturalProofs: Mathematical Theorem Proving in Natural Language [132.99913141409968]
数学的ステートメントの多領域コーパスであるNaturalProofsとその証明を開発した。
NaturalProofsは広範なカバレッジ、深いカバレッジ、低リソースの数学的ソースを統一する。
数式参照検索と生成タスクに関する強力なニューラルネットワーク手法をベンチマークする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-24T03:14:48Z) - Observement as Universal Measurement [0.0]
現在生成される膨大な数の非数値データを裏付ける等価な理論はありません。
文字列やグラフなどの代替数学的モデルに代えて、従来の測度を一般化することを示す。
これは測定の一般化された概念に新しい洞察を明らかにする潜在性があることを意味します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-07T08:05:31Z) - A Heterogeneous Graph with Factual, Temporal and Logical Knowledge for
Question Answering Over Dynamic Contexts [81.4757750425247]
動的テキスト環境における質問応答について検討する。
構築したグラフ上にグラフニューラルネットワークを構築し,エンドツーエンドでモデルをトレーニングする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-25T04:53:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。