通过速率失真理论探索以行为为中心的表征
发表于: 。本文解决了有限资源的智能体在高维环境中高效编码信息的挑战,提出了利用速率失真理论作为框架来探索目标导向的高效编码。研究发现,以行为为中心的表征能够高效地压缩数据,并捕捉成功行为所需的任务相关不变性,而不依赖于对数据的全面重构,这表明最优行为不常依赖于完全重构数据的需求。
本文解决了有限资源的智能体在高维环境中高效编码信息的挑战,提出了利用速率失真理论作为框架来探索目标导向的高效编码。研究发现,以行为为中心的表征能够高效地压缩数据,并捕捉成功行为所需的任务相关不变性,而不依赖于对数据的全面重构,这表明最优行为不常依赖于完全重构数据的需求。