机器学习的信息科学原理：基于形式化信息映射的因果链元框架

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2025-07-14

许建峰

摘要： [目的]聚焦于解决目前机器学习缺乏统一的形式化理论框架、缺乏可解释性和伦理安全保障等问题。[方法]本文首先构建形式化信息模型，运用合式公式集合显式定义机器学习各典型环节的本体状态和载体映射，引入可学习和可处理谓词、学习和处理函数分析模型因果链逻辑推演与约束法则。[结果]构建了机器学习理论元框架MLT-MF，以此为基础分别建立了模型可解释性和伦理安全性的普适性定义，证明了模型可解释与信息可还原性、伦理安全保障和泛化误差估计等三个重要定理。[局限]当前框架假设理想条件下的信息无噪声使能映射，主要针对静态场景中的模型学习和处理逻辑，同时还未涉及多模态、多智能体系统跨本体空间的信息融合与冲突消解。[结论]本文突破碎片化研究局限，为系统解决当前机器学习面临的关键问题提供了统一的理论基础。

同行评议状态:待评议

 点击量 1577  下载量 215  评论 0