Name: Analytic Information Theory: From Compression to Learning (en Inglés)
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Availability: InStock
Author: Michael Drmota; Wojciech Szpankowski
ISBN: 9781108474443

portada Analytic Information Theory: From Compression to Learning (en Inglés)

Analytic Information Theory: From Compression to Learning (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Cambridge University Press

Autor

Michael Drmota; Wojciech Szpankowski

Idioma

Inglés

N° páginas

400

Encuadernación

Tapa Dura

ISBN13

9781108474443

N° edición

Analytic Information Theory: From Compression to Learning (en Inglés)

Michael Drmota; Wojciech Szpankowski (Autor) · Cambridge University Press · Tapa Dura

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Reseña del libro "Analytic Information Theory: From Compression to Learning (en Inglés)"

Through information theory, problems of communication and compression can be precisely modeled, formulated, and analyzed, and this information can be transformed by means of algorithms. Also, learning can be viewed as compression with side information. Aimed at students and researchers, this book addresses data compression and redundancy within existing methods and central topics in theoretical data compression, demonstrating how to use tools from analytic combinatorics to discover and analyze precise behavior of source codes. It shows that to present better learnable or extractable information in its shortest description, one must understand what the information is, and then algorithmically extract it in its most compact form via an efficient compression algorithm. Part I covers fixed-to-variable codes such as Shannon and Huffman codes, variable-to-fixed codes such as Tunstall and Khodak codes, and variable-to-variable Khodak codes for known sources. Part II discusses universal source coding for memoryless, Markov, and renewal sources.