Bengio 等人新论文：用算法信息论给组合性下普适度量

Bengio 等人发布新论文《Defining and Generating Compositional Structure》，首次给出组合性的内在定义与度量方法。论文基于算法信息论，将组合性定义为整体建模中超出部分单独建模所能解释的“新共享结构”，并以最小充分统计量作为模型对象。CPPN 生成实验显示，按相关奖励优化会促成更深的语法层级、重复母题和统一视觉主题。