Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bidirectional Interaction between Visual and Motor Generative Models using Predictive Coding and Active Inference

論文の概要: Bidirectional Interaction between Visual and Motor Generative Models using Predictive Coding and Active Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09163v1
Date: Mon, 19 Apr 2021 09:41:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-20 23:13:07.684633
Title: Bidirectional Interaction between Visual and Motor Generative Models using Predictive Coding and Active Inference
Title（参考訳）: 予測符号化とアクティブ推論を用いた視覚と運動生成モデルの双方向インタラクション
Authors: Louis Annabi, Alexandre Pitti, Mathias Quoy
Abstract要約: 本稿では,感覚予測のための生成モデルと,運動軌跡の生成モデルからなるニューラルアーキテクチャを提案する。我々は,知覚予測のシーケンスが学習,制御,オンライン適応を導くレールとしてどのように機能するかを強調する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In this work, we build upon the Active Inference (AIF) and Predictive Coding (PC) frameworks to propose a neural architecture comprising a generative model for sensory prediction, and a distinct generative model for motor trajectories. We highlight how sequences of sensory predictions can act as rails guiding learning, control and online adaptation of motor trajectories. We furthermore inquire the effects of bidirectional interactions between the motor and the visual modules. The architecture is tested on the control of a simulated robotic arm learning to reproduce handwritten letters.
Abstract（参考訳）: 本研究では,能動推論(aif)と予測符号化(pc)のフレームワークを基盤として,知覚予測のための生成モデルと運動軌跡の異なる生成モデルからなるニューラルネットワークを提案する。我々は,知覚予測のシーケンスが学習,制御,オンライン適応を導くレールとしてどのように機能するかを強調する。さらに、モータと視覚モジュール間の双方向相互作用の効果についても検討する。このアーキテクチャは、手書き文字を再現するシミュレーションロボットアーム学習の制御に基づいてテストされる。

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