表征编辑距离：一种新颖性度量
机器学习
2021-11-05 v1
摘要
对新事物的适应被视为学习改变和增强现有技能以应对陌生情境。本文提出，在智能体心智模型中的一组技能程序里，对有效表征的编辑量（即表征编辑距离，Representation Edit Distance 或 RED）是衡量适应新颖性难度的指标。RED 是通过比较新颖性出现前后的技能程序，对比特串信息内容变化的一种直观近似。我们还提供了一些概念性示例，说明如何使用 RED 来预测难度。
引用
@article{arxiv.2111.02770,
title = {Representation Edit Distance as a Measure of Novelty},
author = {Joshua Alspector},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.02770},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 2 figures