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研究：学习所需宽度可远超最终表示所需

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AI 综述

Ryan Singh、Miguel De Llanza 和 Christopher L. Buckley 发表论文，用 Kolmogorov n-width 量化有效表示复杂度，并提出一个 oracle 学习模型，论证发现目标所需的初始有效宽度可以远超学会后表示该目标所需的宽度。论文以 D 维 k-sparse parity 为例：已知目标存在 O(k) 宽度的表示，而通用下界已给出表示与发现之间的多项式分离；在忽略符号的测量分辨率下，临界尺度为 Õ_k(D^{k-1}τ²)。作者称实验支持所预测的维度依赖关系。

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最新进展10月31日 12:00

学习轨迹中的表示复杂度：以宽度换精度与时间

报道时间线

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10月31日

12:00
arXiv cs.AI
学习轨迹中的表示复杂度：以宽度换精度与时间
研究用 Kolmogorov n-width 量化有效表示复杂度，提出 oracle 学习模型，证明发现目标所需的初始有效宽度可远超学会后表示该目标所需的宽度。对 D 维 k-sparse parity，已知目标存在 O(k) 宽度表示，而通用下界已给出表示与发现之间的多项式分离；在忽略符号的测量分辨率下，临界尺度为 Õ_k(D^{k-1}τ²)。实验支持预测的维度依赖关系。

本事件热度走势

可比范围当前: 7
可比范围峰值: 810月31日 22:00
近 24 小时变化: –

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