arXiv cs.CL· Yiling Wu (BridgeM, Inc.)·· 11 小时前AI 评分18
有限资源下的表征获取：存储与读取的权衡曲线
Representational Acquisition Under Bounded Resources
AI 导读
针对精确概念学习任务，研究在常数因子范围内确定了存储-读取曲线：单次读取的复合查询迫使答案专用单元与指数级更新成本，而一比特、顺序无关的更新则迫使事实专用单元。
正文 · AI 翻译
摘要：学习者有义务保持已获取内容的可用性，这带来了存储与访问之间的权衡，其精确端点迫使采用不同的物理组织方式。对于一个精确的概念学习任务，我们在常数因子范围内确定了存储-读取曲线。单次读取的复合查询迫使采用针对答案的单元，并带来指数级昂贵的更新；而单比特、顺序无关的更新则迫使采用针对事实的单元。在最小存储容量下，一个稳健的对应结论成立：当更新拉伸在所有语义立方体边上均匀平均时，小的超额拉伸界定了在均匀内容分布下与坐标编码的期望距离。它还界定了单次读取消费者无法访问的信息。保持性施加了进一步的约束。在一个共同的不变就绪状态域上，由普通零读取覆盖所保持的旧内容必须通过未写入的坐标来分解。分布式编码可能需要读取每个单元才能选择保持性更新。对于条件 Horn 推理，我们获得了第二对精确端点：维护答案使使用局部化，而最小存储和单次变更命名修订则迫使采用一个规则向量，其最优查询读取成本被精确确定。这些结果解释了已获取的区分、后续使用和更新约束如何共同决定一个保留资源的成本和组织方式。
| 评论： | 76 页，1 幅图，6 张表 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL） |
| MSC 分类号： | 68Q17, 68Q32, 68P05 |
| ACM 分类号： | F.2.3; I.2.6 |
| 引用为： | arXiv:2603.21736 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2603.21736v3 [cs.AI] 获取此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.21736 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来源：arXiv cs.CL · arxiv.org