# 可视化的信息论

- 原标题：Visual Information Theory
- 类型：博客
- 来源：colah.github.io
- 发布时间：2015-10-14
- 首次精选：2026-10-29 23:09
- 分级：必读
- 学习层级：进阶
- 主题：[neural-model-foundations](<https://oplearnx.com/md/topics/neural-model-foundations.md>)（第 7 位）
- 原文链接：[https://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information](<https://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_94575fd70d4b](<https://oplearnx.com/resources/pk_94575fd70d4b>)

## 摘要

这是 colah 博客 2015 年 10 月的一篇文章，尝试用可视化方式讲解信息论的核心概念，如不确定性有多大、知道一个问题的答案能在多大程度上说明另一个问题的答案等，并提到这些概念在数据压缩、量子物理和机器学习等领域的应用。文章开篇先介绍如何用图示表示简单概率分布，作为后续内容的基础。适合对信息论概念感兴趣、希望借助图示理解抽象定义的读者。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）