A measure for intrinsic information.
A measure for intrinsic information.
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DOI：
10.1038/s41598-020-75943-4
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发表时间：
2020-11-02
影响因子：
4.6
通讯作者：
Tononi G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Barbosa LS;Marshall W;Streipert S;Albantakis L;Tononi G
我们引入了一种信息度量，它反映了单个符号的接收者或发送者的内在视角，他们无法访问通信通道及其源或目标。该度量满足三个所需的属性——因果性、特异性、内在性——并且被证明是唯一的。因果关系意味着符号必须以大于偶然的概率来传输。特异性意味着信息必须通过单独的符号来传输。内在性意味着符号必须被视为符号本身，并且不能被分解为信号和噪声。由此可见，如果符号库在没有噪声的情况下增加（扩展），则特定符号携带的内在信息会增加；如果符号库在没有信号的情况下增加（稀释），则特定符号携带的内在信息会减少。扩展和稀释之间的最佳平衡与其元素必须从内在角度评估其输入和输出的系统相关，例如网络中的神经元。
We introduce an information measure that reflects the intrinsic perspective of a receiver or sender of a single symbol, who has no access to the communication channel and its source or target. The measure satisfies three desired properties—causality, specificity, intrinsicality—and is shown to be unique. Causality means that symbols must be transmitted with probability greater than chance. Specificity means that information must be transmitted by an individual symbol. Intrinsicality means that a symbol must be taken as such and cannot be decomposed into signal and noise. It follows that the intrinsic information carried by a specific symbol increases if the repertoire of symbols increases without noise (expansion) and decreases if it does so without signal (dilution). An optimal balance between expansion and dilution is relevant for systems whose elements must assess their inputs and outputs from the intrinsic perspective, such as neurons in a network.
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