Fugu-MT 論文翻訳(概要): Free Energy Minimization: A Unified Framework for Modelling, Inference, Learning,and Optimization

論文の概要: Free Energy Minimization: A Unified Framework for Modelling, Inference, Learning,and Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14963v1
Date: Wed, 25 Nov 2020 11:29:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-21 04:03:21.563939
Title: Free Energy Minimization: A Unified Framework for Modelling, Inference, Learning,and Optimization
Title（参考訳）: 自由エネルギー最小化:モデリング、推論、学習、最適化のための統一フレームワーク
Authors: Sharu Theresa Jose, Osvaldo Simeone
Abstract要約: 自由エネルギーの最小化は、ここで、そして歴史的に、熱力学の原理として初めて導入された。モデリング、推論、学習、最適化に関する先程のアプリケーションは、基本原則から始まっている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 42.275148861039895
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The goal of these lecture notes is to review the problem of free energy minimization as a unified framework underlying the definition of maximum entropy modelling, generalized Bayesian inference, learning with latent variables, statistical learning analysis of generalization,and local optimization. Free energy minimization is first introduced, here and historically, as a thermodynamic principle. Then, it is described mathematically in the context of Fenchel duality. Finally, the mentioned applications to modelling, inference, learning, and optimization are covered starting from basic principles.
Abstract（参考訳）: これらの講義ノートの目的は、最大エントロピーモデリング、一般化ベイズ推論、潜在変数による学習、一般化の統計的学習分析、局所最適化の定義に基づく統一的な枠組みとして、自由エネルギー最小化の問題を検討することである。自由エネルギーの最小化は、ここで、そして歴史的に、熱力学の原理として初めて導入された。その後、フェンシェル双対性の文脈で数学的に記述される。最後に、モデリング、推論、学習、最適化に関するアプリケーションが基本的な原則から始まっている。

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