論文の概要: Modulation of viability signals for self-regulatory control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09297v2
• Date: Tue, 13 Oct 2020 11:57:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 05:14:38.530504
• Title: Modulation of viability signals for self-regulatory control
• Title（参考訳）: 自律制御のための生存可能信号の変調
• Authors: Alvaro Ovalle and Simon M. Lucas
• Abstract要約: 適応行動のドライバとしてのインストゥルメンタルバリューの役割を再考する。 強化学習タスクでは、好みの分布が報酬の概念に取って代わる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We revisit the role of instrumental value as a driver of adaptive behavior. In active inference, instrumental or extrinsic value is quantified by the information-theoretic surprisal of a set of observations measuring the extent to which those observations conform to prior beliefs or preferences. That is, an agent is expected to seek the type of evidence that is consistent with its own model of the world. For reinforcement learning tasks, the distribution of preferences replaces the notion of reward. We explore a scenario in which the agent learns this distribution in a self-supervised manner. In particular, we highlight the distinction between observations induced by the environment and those pertaining more directly to the continuity of an agent in time. We evaluate our methodology in a dynamic environment with discrete time and actions. First with a surprisal minimizing model-free agent (in the RL sense) and then expanding to the model-based case to minimize the expected free energy.
• Abstract（参考訳）: 適応行動のドライバとしてのインストゥルメンタルバリューの役割を再考する。 積極的推論では、これらの観測が以前の信念や嗜好に適合する範囲を測定する一連の観測の情報理論的前提によって、器物的または外在的な値が定量化される。 すなわち、エージェントは、自身の世界のモデルと整合した証拠のタイプを求めることが期待されている。 強化学習タスクでは、好みの分布が報酬の概念に取って代わる。 エージェントがこの分布を自己監督的な方法で学習するシナリオを考察する。 特に,環境によって引き起こされる観察と,より直接的に時間内のエージェントの連続性に関連する観察との区別を強調する。 我々は時間と行動の異なる動的環境で方法論を評価する。 まず、(RLの意味で)モデルフリーエージェントを最小化し、次に予測される自由エネルギーを最小化するためにモデルベースケースに拡張する。

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