摘要： 在上一篇论文中，我们开始研究适应字符串单词复杂性度量的序列预测算法。我们考虑的一个衡量标准是从左到右（最高有效数字在前）的自动性。在这里，我们展示了一种统计和计算上高效的算法，适用于“双”从右到左（最低有效数字优先）自动性，事实证明这与我们的目的有很大不同。我们还演示了一种预测算法，用于更具表现力的度量，我们称之为“算术重复复杂性”。特别是，后者可用于预测所谓的混合自动序列。
本文继续我关于新的作曲学习方法的序列，该方法以“字符串序列预测 I”。奇怪的是，我在这里定义的 ARC 复杂性度量似乎与我的 [1] href="https://www.alignmentforum.org/posts/dPmmuaz9szk26BkmD/vanessa-kosoy-s-shortform?commentId=cusSXZSYskdfAH8wX" rel="noreferrer">多面体 MDP 的控制理论复杂性度量，尽管这里的最初动机来自完全不同的自动机理论角度[2]。
讨论