arXiv ID:
2602.15676
arXiv 提交日期: 2026-02-17
神经预测器的相对几何:连接学习到的潜在几何中的准确性与对齐性 / Relative Geometry of Neural Forecasters: Linking Accuracy and Alignment in Learned Latent Geometry
1️⃣ 一句话总结
这篇论文通过一种新的几何分析方法发现,不同神经网络模型在预测复杂动态系统时,其内部表示结构存在清晰的家族相似性,但高预测精度并不总是与这种内部结构的高度一致性直接挂钩。