模式发现与计算机力学
机器学习
2007-05-23 v1 神经与进化计算
摘要
计算机力学是一种发现、描述和量化模式的方法，借助统计物理学中的工具。它构建随机过程及其底层因果结构的最优、最小模型。这些模型揭示了过程内嵌入的固有计算---如何存储和转换信息。本文概述了计算机力学的数学，尤其是最近的最优性和唯一性结果。我们还阐述了计算机力学的原则与动机，强调其与最小描述长度原理、PAC 理论以及机器学习其他方面的联系。
引用
@article{arxiv.cs/0001027,
title = {Pattern Discovery and Computational Mechanics},
author = {Cosma Rohilla Shalizi and James P. Crutchfield},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0001027},
year = {2007}
}
备注
12 pages, 3 figures; submitted to the Proceedings of the 17th International Conference on Machine Learning (differs slightly in pagination and citation format from that version)