Verifying Good Regulator Conditions for Hypergraph Observers: Natural Gradient Learning from Causal Invariance via Established Theorems
En vérifiant que les observateurs persistants dans les substrats d'hypergraphes satisfont le théorème du bon régulateur de Conant-Ashby, cet article démontre que l'apprentissage par gradient naturel est la règle d'apprentissage unique admissible et établit un lien théorique entre les cadres de Wolfram et de Vanchurin, tout en soulignant la forte dépendance de certaines prédictions quantiques aux modèles de convergence choisis.