論文の概要: Chance-Constrained Active Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08792v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 14:36:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 14:40:30.921883
• Title: Chance-Constrained Active Inference
• Title（参考訳）: Chance-Constrained Active Inference
• Authors: Thijs van de Laar, Ismail Senoz, Ay\c{c}a \"Oz\c{c}elikkale, Henk Wymeersch
• Abstract要約: アクティブ推論(ActInf)は、生物学的エージェントの知覚と行動を説明する新しい理論です。 我々は,制約違反の確率(典型的には小さい)を許容する,チャンス制約による代替手法を提案する。 我々は、確率制約されたアクチンの重み付けが、生成モデルに(優先)制約を課し、ロバスト制御と経験的機会制約違反のトレードオフを可能にする方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.592135424253826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active Inference (ActInf) is an emerging theory that explains perception and action in biological agents, in terms of minimizing a free energy bound on Bayesian surprise. Goal-directed behavior is elicited by introducing prior beliefs on the underlying generative model. In contrast to prior beliefs, which constrain all realizations of a random variable, we propose an alternative approach through chance constraints, which allow for a (typically small) probability of constraint violation, and demonstrate how such constraints can be used as intrinsic drivers for goal-directed behavior in ActInf. We illustrate how chance-constrained ActInf weights all imposed (prior) constraints on the generative model, allowing e.g., for a trade-off between robust control and empirical chance constraint violation. Secondly, we interpret the proposed solution within a message passing framework. Interestingly, the message passing interpretation is not only relevant to the context of ActInf, but also provides a general purpose approach that can account for chance constraints on graphical models. The chance constraint message updates can then be readily combined with other pre-derived message update rules, without the need for custom derivations. The proposed chance-constrained message passing framework thus accelerates the search for workable models in general, and can be used to complement message-passing formulations on generative neural models.
• Abstract（参考訳）: Active Inference (ActInf) は、ベイジアン・サプライズに縛られた自由エネルギーを最小限に抑えることの観点から、生物学的エージェントの知覚と行動を説明する新しい理論である。 ゴール指向の行動は、基礎となる生成モデルに事前の信念を導入することによって引き起こされる。 確率変数のすべての実現を制約する事前の信念とは対照的に,制約違反の確率(典型的には小さい)を許容する確率制約による代替的アプローチを提案し,そのような制約をactinfにおける目標指向行動の内在的ドライバとしてどのように使用できるかを示す。 本稿では、例えば、ロバスト制御と経験的チャンス制約違反のトレードオフのために、ActInfが生成モデルに(優先的な)制約を課す方法を説明する。 次に、提案した解決策をメッセージパッシングフレームワーク内で解釈する。 興味深いことに、メッセージパッシングの解釈はactinfのコンテキストに関係しているだけでなく、グラフィカルモデルにおける偶然の制約を考慮できる汎用的なアプローチを提供する。 制約のあるメッセージ更新は、カスタムデリバティブを必要とせずに、簡単に他のプリオリジンのメッセージ更新ルールと組み合わせられる。 提案する確率制約付きメッセージパッシングフレームワークは、一般的に動作するモデルの探索を加速し、生成型ニューラルネットワークモデルのメッセージパッシング記述を補完するために使用できる。

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