論文の概要: A Mathematical Walkthrough and Discussion of the Free Energy Principle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13343v1
- Date: Mon, 30 Aug 2021 16:11:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-31 14:45:11.283509
- Title: A Mathematical Walkthrough and Discussion of the Free Energy Principle
- Title（参考訳）: 自由エネルギー原理の数学的ウォークスルーと議論
- Authors: Beren Millidge, Anil Seth, Christopher L Buckley
- Abstract要約: 自由エネルギー原理(英: Free-Energy-Principle、FEP)は、自己組織化の熱力学と変分推論による学習との関係を仮定する影響力があり、議論を呼んでいる理論である。
FEPは神経科学に広く応用され、行動、知覚、学習が単一の目的の下で統一される新しい強力なアルゴリズムの構築を刺激することで、機械学習に進出し始めている。
ここでは、FEPの定式化と中心的主張の数学的に詳細かつ直感的なウォークスルーを提供するとともに、理論の仮定と潜在的な限界について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Free-Energy-Principle (FEP) is an influential and controversial theory
which postulates a deep and powerful connection between the stochastic
thermodynamics of self-organization and learning through variational inference.
Specifically, it claims that any self-organizing system which can be
statistically separated from its environment, and which maintains itself at a
non-equilibrium steady state, can be construed as minimizing an
information-theoretic functional -- the variational free energy -- and thus
performing variational Bayesian inference to infer the hidden state of its
environment. This principle has also been applied extensively in neuroscience,
and is beginning to make inroads in machine learning by spurring the
construction of novel and powerful algorithms by which action, perception, and
learning can all be unified under a single objective. While its expansive and
often grandiose claims have spurred significant debates in both philosophy and
theoretical neuroscience, the mathematical depth and lack of accessible
introductions and tutorials for the core claims of the theory have often
precluded a deep understanding within the literature. Here, we aim to provide a
mathematically detailed, yet intuitive walk-through of the formulation and
central claims of the FEP while also providing a discussion of the assumptions
necessary and potential limitations of the theory. Additionally, since the FEP
is a still a living theory, subject to internal controversy, change, and
revision, we also present a detailed appendix highlighting and condensing
current perspectives as well as controversies about the nature, applicability,
and the mathematical assumptions and formalisms underlying the FEP.
- Abstract（参考訳）: 自由エネルギー原理(英: Free-Energy-Principle、FEP)は、自己組織化の確率的熱力学と変分推論による学習の間の深い、強力な関係を仮定する影響力があり議論の的になっている理論である。
具体的には、その環境から統計的に分離でき、非平衡定常状態を維持している任意の自己組織化システムは、情報理論的機能(変動自由エネルギー)を最小化することで、環境の隠れた状態を推測するために変分ベイズ推論を実行することができると主張している。
この原理は神経科学にも広く応用され始めており、行動、知覚、学習が単一の目的の下で統一される新しい強力なアルゴリズムの構築を刺激することで、機械学習に進出し始めている。
その広範でしばしば大げさな主張は哲学と理論神経科学の双方で大きな議論を巻き起こしてきたが、数学的な深さと理論の核となる主張に対する説明とチュートリアルの欠如はしばしば文学における深い理解を妨げている。
ここでは,FEPの定式化と中心的主張の数学的詳細かつ直感的なウォークスルーを提供するとともに,理論の仮定と潜在的な限界について議論する。
さらに、FEPは、内部の論争、変化、修正の対象となる、まだ生きた理論であるため、現在の視点を強調し、凝縮する詳細な付録や、FEPの根底にある数学的仮定や形式に関する議論も提示する。
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