본 논문은 정보 이론, 위상수학, 통계역학을 융합하여 딥러닝의 학습 한계를 규명합니다. Entropic Learnability Horizon(ELH)을 제시하며, 데이터 다양성이 함수 결정 경계의 복잡성을 따라잡지 못하면 정보 좌절 상태에 빠져 일반화가 불가능하다고 주장합니다. 새로운 최적화 알고리즘인 Entropic Gradient Descent(EGD)를 통해 딥러닝 학습 과정을 관리하고, '그로킹' 현상을 정보 해방으로 재해석합니다.