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用于间隔重复的可解释记忆模型

Interpretable Memory Models for Spaced Repetition

Anders Schill

arXiv 2610.10548首次发表:更新:

AI 中文总结

针对间隔重复软件的记忆模型需可解释且能外推现有调度器数据,研究提出SBD模型,其可解释性更强、规模比当前最先进模型小80%且准确率相近。

AI 中文摘要

间隔重复软件会根据适配了复习日志的记忆模型来安排复习。测试集上的准确率不足以作为质量的证据,因为可用数据由现有调度器生成,新方案必须能在这些数据之外进行外推。模型还需要具备简单的机制解释。我们提出SBD模型,该模型可解释性更强,规模比当前最先进模型小80%,且准确率几乎相同。

英文摘要

Spaced repetition software schedules reviews with a memory model fit to review logs. Accuracy on a test set is not sufficient evidence of quality since available data are produced by existing schedulers, and new solutions must extrapolate beyond them. A model also needs a simple mechanistic interpretation. We present SBD, a model that is more interpretable and 80% smaller than the current state of the art at nearly the same accuracy.

CommentsAlso available on Zenodo: doi:10.5281/zenodo.22727106

论文原文

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