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Information Theory

Informationstheorie ist die Mathematik von Information, Unsicherheit und Kodierung, begründet 1948 von Claude Shannon. Ihre Kernfrage: Wie viel Information steckt in einer Nachricht, und wie kurz lässt sie sich kodieren? Die zentrale Größe ist die Entropie ein Maß für Überraschung. Die Theorie liegt der Datenkompression, der fehlerfreien Übertragung und (über die Cross-Entropy) dem Training neuronaler Netze zugrunde.

Information = Überraschung

Shannons Ausgangspunkt: Der Informationsgehalt eines Ereignisses hängt von seiner Unwahrscheinlichkeit ab. „Die Sonne ging heute auf" überrascht nicht und trägt kaum Information. „Es schneite in der Sahara" ist selten und darum informativ. Formal misst man Überraschung als −log(p): Je kleiner die Wahrscheinlichkeit p, desto größer die Überraschung.

Wahrscheinlichkeit p → Überraschung −log p selten → viel sicher → 0
Ein sicheres Ereignis (p = 1) trägt null Information; ein sehr seltenes trägt viel. Die Kurve −log p macht das präzise.

Entropie: die mittlere Überraschung

Die Entropie H einer Quelle ist die durchschnittliche Überraschung über all ihre möglichen Ausgaben, gewichtet mit deren Wahrscheinlichkeit: H = −Σ p·log p. Sie ist maximal, wenn alle Ausgänge gleich wahrscheinlich sind (größte Unsicherheit), und null, wenn ein Ausgang sicher ist.

p(Kopf) → Entropie H Max bei p = 0,5 0 0,5 1 sicher sicher
Entropie einer Münze: am größten bei der fairen Münze (maximale Unsicherheit), null bei einer Münze, die immer gleich fällt.

Entropie als kürzeste Kodierung

Shannons berühmtes Resultat: Die Entropie ist genau die minimale mittlere Anzahl Bits, mit der sich die Quelle kodieren lässt. Häufige Symbole bekommen kurze Codes, seltene lange wie beim Morsecode das häufige „E" nur einen Punkt. Ein optimaler Codebaum spiegelt die Wahrscheinlichkeiten.

0 A Code 0 (kurz) sehr häufig 1 0 B Code 10 1 C Code 11 (selten)
Präfixfreier Codebaum: Der Weg von der Wurzel zum Symbol ist sein Code. Häufiges „A" liegt nah an der Wurzel (kurz), seltenes „C" weiter unten (lang).

Cross-Entropy: die Brücke zum maschinellen Lernen

Cross-Entropy misst, wie viele Bits man verbraucht, wenn man eine Verteilung mit einem falschen Codebuch kodiert. Sie ist stets größer als die wahre Entropie der Aufschlag heißt Kullback-Leibler-Divergenz und misst, wie weit die geschätzte Verteilung von der echten abweicht. Genau das ist die übliche Verlustfunktion beim Training neuronaler Netze: Man verringert die Cross-Entropy zwischen der Modellvorhersage und der Wahrheit.

wahre Entropie H + KL = Cross-Entropy Training minimiert den grauen Aufschlag (KL) → Vorhersage nähert sich der Wahrheit.
Cross-Entropy = unvermeidbare Entropie + Strafterm für die Fehlschätzung. Lernen heißt, den Strafterm zu drücken.

Kernbegriffe

BegriffBedeutung
BitInformation einer fairen Ja/Nein-Frage
Entropie Hmittlere Überraschung / minimale Codelänge
Cross-EntropyCodelänge mit falschem Modell
KL-DivergenzAbstand zweier Verteilungen (Aufschlag)
Kanalkapazitätmaximale fehlerfreie Übertragungsrate

Quellen

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