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2 changes: 2 additions & 0 deletions MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-16-MDLTwoPartCode.ipynb
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Expand Up @@ -18,6 +18,8 @@
"\n",
"**Strate 5** | Epic **#4588** | Issue **#5099** | Part of **#4588** (Closes **#5099**).\n",
"\n",
"**Navigation** : [Index de la série](README.md) | Témoin transverse (lecture Tegmark/Schmidhuber) : [ICT-MUH](ICT-MUH-FibreTegmark.ipynb)\n",
"\n",
"## Pourquoi MDL après K (ICT-13) et F (ICT-14) ?\n",
"\n",
"ICT-0 a pose que l'integration ($\\Phi$), la surprise ($F$) et la compression ($K$) sont trois facettes d'un même quantite. ICT-13 a attache la jambe $K$ a la **longueur** d'une trajectoire reelle par contraste shuffle -- mais un `k_gain > 0` ne dit rien sur la *forme* du modèle : toute la complexite est-elle dans la **matrice de transition** ou dans les fluctuations atypiques ? ICT-16 attache $K$ a la **structure interne** du modèle via le principe MDL (Minimum Description Length, Rissanen 1978) -- code en deux parties : `bits_modele` (decrire la TPM avec un prior) + `bits_residuel` (encoder les residuals d'un modèle idealise par cette TPM).\n",
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"**Le pont** : Lean-12 (empirique) ↔ Lean-12b (formel) ↔ Lean-14 (Finiteness,\n",
"autre bound polynomial) ↔ Lean-16 (Conway Free Will, autre théorème emblématique\n",
"résolu formellement). Tous démontrent la même leçon : un notebook qui exhibe la\n",
"preuve dans le kernel Lean est plus solide qu'un notebook qui la décrit en prose."
"preuve dans le kernel Lean est plus solide qu'un notebook qui la décrit en prose.\n",
"**Navigation** : [Lean-12 — Sensitivity (empirique Python)](Lean-12-Sensitivity-Theorem.ipynb) | Suivant : [Lean-12c — TPR (companion natif)](Lean-12c-Tensor-Product-Representations-Lean.ipynb) | [Index de la série](README.md)\n"
]
},
{
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