Fugu-MT 論文翻訳(概要): Theoretical bound of the efficiency of learning

論文の概要: Theoretical bound of the efficiency of learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08096v1
Date: Fri, 16 Sep 2022 13:36:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-26 09:15:04.747407
Title: Theoretical bound of the efficiency of learning
Title（参考訳）: 学習効率の理論的境界
Authors: Shanhe Su, Jingyi Chen, Youlin Wang, Jincan Chen, Chikako Uchiyama
Abstract要約: 学習効率を記述する統一熱力学形式論を提案する。非平衡量子ドット系と生きた細胞のネットワークにおける効率の限界を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: A unified thermodynamic formalism describing the efficiency of learning is proposed. First, we derive an inequality, which is more strength than Clausius's inequality, revealing the lower bound of the entropy-production rate of a subsystem. Second, the inequality is transformed to determine the general upper limit for the efficiency of learning. In particular, we exemplify the bound of the efficiency in nonequilibrium quantum-dot systems and networks of living cells. The framework provides a fundamental trade-off relationship between energy and information inheriting in stochastic thermodynamic processes.
Abstract（参考訳）: 学習効率を記述する統一熱力学形式論を提案する。まず、クラウシウスの不等式よりも強固な不等式を導出し、サブシステムのエントロピー生成率の下限を明らかにする。次に、不等式を変換して学習効率の一般的な上限を決定する。特に、非平衡量子ドット系と生きた細胞のネットワークにおける効率のバウンドを例示する。この枠組みは、エネルギーと確率的熱力学過程を継承する情報との間の基本的なトレードオフ関係を提供する。

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