最近，小编刚完成了一场面试，其中被考官问到了关于香农熵的问题，一时一时不知所措。于是，回到家后决定仔细了解一下，分享一下我的思路。
香农熵是在信息论领域里一个重要的概念，代表了信息的度量值，也就是信息的不确定度。信息本质上是能够消除不确定性的东西，而熵则度量了这种不确定性。当信息不确定时，熵就越大。熵的单位是比特（bit）。
在信息论中，熵是研究信息源中不确定性的一种方法。熵越大，源中的不确定性就越大，说明源中的信息越复杂、越难压缩，就需要更多的比特来传输。
在日常生活中，我们可以将熵与密码学联系起来。对于一个给定的字符串，如果使用k位密码，可以得到2^k个不同的密码，如果使用字典攻击，那么就需要尝试这2^k个不同的密码，熵就等于k。加密算法的安全性依赖于密码的熵，因为熵越高，密码越难被破解。
除了密码学，熵还可以用于深度学习中，作为一种度量信息不确定度的工具。在深度学习中，熵可以被用来表示神经网络输出的不确定性，需要根据模型输出的熵进行二分类。
香农熵是一个非常有用的概念，在信息论、密码学、深度学习等领域都有着重要的应用。面试的时候问到这个概念，不要惊慌，可以从度量信息不确定的角度出发，逐步推导出熵的定义。相信大家都能学会哦！
