論文の概要: Branching Time Active Inference with Bayesian Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07406v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 14:01:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 21:42:39.655692
• Title: Branching Time Active Inference with Bayesian Filtering
• Title（参考訳）: ベイズフィルタを用いた分岐時間アクティブ推論
• Authors: Th\'eophile Champion, Marek Grze\'s, Howard Bowman
• Abstract要約: 分岐時間アクティブ推論(Champion et al., 2021b,a)はベイズ模型の拡張の形式として計画を考えるためのフレームワークである。 本稿ではベイズフィルタと呼ばれる別の推論手法の効率性を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5450828190071655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Branching Time Active Inference (Champion et al., 2021b,a) is a framework proposing to look at planning as a form of Bayesian model expansion. Its root can be found in Active Inference (Friston et al., 2016; Da Costa et al., 2020; Champion et al., 2021c), a neuroscientific framework widely used for brain modelling, as well as in Monte Carlo Tree Search (Browne et al., 2012), a method broadly applied in the Reinforcement Learning literature. Up to now, the inference of the latent variables was carried out by taking advantage of the flexibility offered by Variational Message Passing (Winn and Bishop, 2005), an iterative process that can be understood as sending messages along the edges of a factor graph (Forney, 2001). In this paper, we harness the efficiency of an alternative method for inference called Bayesian Filtering (Fox et al., 2003), which does not require the iteration of the update equations until convergence of the Variational Free Energy. Instead, this scheme alternates between two phases: integration of evidence and prediction of future states. Both of those phases can be performed efficiently and this provides a seventy times speed up over the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 分岐時間アクティブ推論(Champion et al., 2021b,a)はベイズ模型の拡張の形式として計画を考えるためのフレームワークである。 そのルーツはアクティブ推論(Friston et al., 2016; Da Costa et al., 2020; Champion et al., 2021c)やモンテカルロ木探索(Browne et al., 2012)にも見られる。 これまで、潜在変数の推論は、変分メッセージパッシング(winn and bishop, 2005)によって提供される柔軟性を利用して行われており、これは因子グラフの端に沿ってメッセージを送信すると解釈できる反復的プロセスである(forney, 2001)。 本稿では,変分自由エネルギーの収束まで更新方程式の反復を必要としないベイズフィルタ (fox et al., 2003) と呼ばれる別の推論手法の効率性を利用する。 その代わり、このスキームは証拠の統合と将来の状態の予測という2つのフェーズを交互に行う。 どちらのフェーズも効率的に実行できるので、最先端よりも70倍のスピードアップが可能になる。

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