机器学习框架NIS+：通过最大化有效信息识别“因果涌现” | NSR

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国家科学评论   | 来源 机器学习技术难以捕捉复杂系统中的涌现现象 （比如鸟群的集群行为、生命游戏中出现的复杂模式等） ，这阻碍了对复杂系统演化的预测。 近日，北京师范大学系统科学学院 张江课题组提出了一套可以识别“因果涌现”的机器学习框架——强化版神经信息压缩器（Neural Information Squeezer Plus, NIS+） 。该框架结合样本重加权和反向动力学训练两项技术，可以通过有效信息 （Effective Information，简称EI） 最大化，实现从观测时间序列中提取最优的粗粒化策略，建立宏观动力学预测模型，并判断是否发生因果涌现。相关研究成果以“Finding emergence in data by maximizing effective information”为题发表于《国家科学评论》 （ National Science Review，NSR ） 。 论文题目：Finding emergence in data by maximizing effective information 论文地址：https://doi.org/10.1093/nsr/nw ………………………………