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English(EN) A Thermodynamic Theory of Learning Part II: History-Dependent Reachability and Continual Learning

新理论利用控制理论探索学习可塑性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇题为《学习的热力学理论（二）：依赖历史的可达性与持续学习》的新论文已在arXiv上发表。该研究将机器学习中的可塑性表述为一种依赖历史动力学的有限时域可达性问题，并利用最小能量控制理论，对先前研究进行了扩展。论文引入了一个包含影响未来更新的参数和内部变量的扩展状态，并提出完成给定位移所需的最小能量决定了适应成本。该研究还探讨了学习与保留之间的关系，提出成本可能增加而秩不降低，并区分了学习的可及方向和不可及方向。 AI

影响 引入了一个理解学习可塑性和持续学习的新理论框架，可能影响未来的模型架构和训练方法。

排序理由 一篇关于机器学习新理论框架的学术论文在arXiv上发表。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Daisuke Okanohara ·

    学习的热力学理论（二）：历史依赖可达性与持续学习

    arXiv:2602.07950v3 Announce Type: replace Abstract: We formulate plasticity as target-dependent, finite-horizon reachability under history-dependent dynamics, using standard minimum-energy control theory. An extended state includes parameters and internal variables that affect fu…

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