博文
兼容Shannon, Popper, Fisher, Zadeh思想的语义信息论
|||
不久的一个报告，希望把我的语义信息方法讲得更清楚。
PPT见 http://survivor99.com/lcg/semantic.ppt
简单说来就是用反映语义的真值函数产生似然度， 把似然度带进Shannon信息公式， 这样Shannon信息测度就变为语义信息测度， 能够反映Popper和Fisher的假设验思想。 反过来， 用这样的信息测度可以优化真值函数或Zadeh的隶属函数。 这种方法的合理性和实用性可以通过求解经典信息论和统计理论的难题——最大互信息和最大似然度难题——的高效率得到验证。
https://blog.sciencenet.cn/blog-2056-1070628.html
上一篇：绕过香农的瑞典国际信息科学和信息哲学大会
下一篇：EM算法是炼金术吗？
