Многообразная гипотеза
-
Гипотеза многообразия в машинном обучении
- Многомерные наборы данных могут лежать на низкоразмерных скрытых многообразиях.
- Алгоритмы машинного обучения эффективны благодаря учету общих особенностей данных.
- Методы уменьшения размерности основаны на предположении о расположении данных вдоль подмногообразий.
-
Интерполяция и обобщение в глубоком обучении
- Интерполяция между выборками является ключевым для обобщения в глубоком обучении.
-
Информационная геометрия и статистические многообразия
- Информационная геометрия используется для обоснования гипотезы многообразия.
- Информационная метрика Фишера является основой для статистического многообразия.
- Большие данные демонстрируют гомеостаз и стационарность в режиме генерации.
-
Парадокс Вавилонской башни в машинном обучении
- Парадокс Вавилонской башни связан с проблемой эффективного кодирования в машинном обучении.
- Идеальное эффективное кодирование приводит к тому, что закодированные сообщения становятся неотличимы от случайных.
- Метафора нейронного кодирования предполагает, что каждый нейрон имеет уникальный код, который не может быть понят другими нейронами.
-
Рекомендации для дальнейшего чтения
- Статья предлагает читателям ознакомиться с дополнительной литературой по теме.