Human-Centered Learning Mechanics: A Dynamical Framework for Entropy-Regulated Representation Learning
以人为中心的学习力学：熵正则化表示学习的动力学框架
机构 * Univ. Lille, ENSAIT, ULR 2461 – GEMTEX – Génie et Matériaux Textiles（里尔大学，ENSAIT，ULR 2461 – GEMTEX – 纺织工程与材料纺织系） ； International Chair in DS & XAI, International Research Institute for Artificial Intelligence and Data Science, Dong A University（数据科学与可解释人工智能国际主席，人工智能与数据科学国际研究所，东亚大学）
AI总结 提出以人为中心的学习力学（HCLM）框架，通过有效熵和信息力概念分析熵正则化在开放学习系统中的作用，并证明几何熵代理（特别是对数行列式协方差熵）能产生更强更稳定的信息力。
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