Информационная геометрия форм представительства
arXiv:2610.34015v1 Аннонс Тип: перекрестное резюме. Большинство анализов нейронных представлений сосредоточены на подготовленных конечных точках, в результате чего процесс формирования внутренней структуры является относительно неизмеримым. Вместо этого мы рассматриваем саму структуру представительства как объект исследования, задавая вопрос о том, не позволяет ли путь представления через обучение найти информацию, которую нет в ее конечной точке. Мы официально оформим эту идею, рассматривая обучение представленности как геометрию с использованием геометрических параметров Буреса для измерения движения через пространство представления и квантовую информацию Фишера для характеристики местной чувствительности к вводным факторам. Мы считаем, что обучение концентрирует местную чувствительность на факторах, имеющих отношение к задаче, и что изменение только цели прогнозирования реорганизует эту геометрию вокруг соответствующего визуального коэффициента. Более поразительно то, что траектории представления систематически становятся менее прямыми, поскольку полученные результаты требуют более высоких порядковых взаимодействий между вводными факторами. Этот эффект сохраняется в пункте m