Fugu-MT 論文翻訳(概要): Laws of thermodynamics for exponential families

論文の概要: Laws of thermodynamics for exponential families

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02071v1
Date: Fri, 03 Jan 2025 19:36:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-07 17:05:24.751694
Title: Laws of thermodynamics for exponential families
Title（参考訳）: 指数族に対する熱力学の法則
Authors: Akshay Balsubramani,
Abstract要約: 一般指数族の観点から熱力学の法則を発展させる。指数族が熱力学と学習平衡を特徴付けるよく知られた方法を拡張する。これらの考え方は分布シフトの定量化と対処に幅広い意味を持っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.092840468195572
License:
Abstract: We develop the laws of thermodynamics in terms of general exponential families. By casting learning (log-loss minimization) problems in max-entropy and statistical mechanics terms, we translate thermodynamics results to learning scenarios. We extend the well-known way in which exponential families characterize thermodynamic and learning equilibria. Basic ideas of work and heat, and advanced concepts of thermodynamic cycles and equipartition of energy, find exact and useful counterparts in AI / statistics terms. These ideas have broad implications for quantifying and addressing distribution shift.
Abstract（参考訳）: 一般指数族の観点から熱力学の法則を発展させる。最大エントロピーおよび統計力学の観点から学習問題をキャストすることで、熱力学の結果を学習シナリオに変換する。指数族が熱力学と学習平衡を特徴付けるよく知られた方法を拡張する。作業と熱の基本的な考えと熱力学サイクルの先進的な概念とエネルギーの分断は、AI / 統計学の用語の中で正確で有用なものを見つけ出す。これらの考え方は分布シフトの定量化と対処に幅広い意味を持っている。

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