論文の概要: Interpreting Dynamical Systems as Bayesian Reasoners
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13523v1
- Date: Mon, 27 Dec 2021 05:44:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-29 00:12:29.300002
- Title: Interpreting Dynamical Systems as Bayesian Reasoners
- Title（参考訳）: ベイズ推論としての力学系解釈
- Authors: Nathaniel Virgo and Martin Biehl and Simon McGregor
- Abstract要約: 活発な推論における中心的な概念は、物理系の内部状態が外部世界の状態に対してパラメトリズ確率を測定することである。
ここでは、国家をこの方法での信念を表すものとして解釈することが適切であるかどうかを示す一般的な理論の開発を始める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A central concept in active inference is that the internal states of a
physical system parametrise probability measures over states of the external
world. These can be seen as an agent's beliefs, expressed as a Bayesian prior
or posterior. Here we begin the development of a general theory that would tell
us when it is appropriate to interpret states as representing beliefs in this
way. We focus on the case in which a system can be interpreted as performing
either Bayesian filtering or Bayesian inference. We provide formal definitions
of what it means for such an interpretation to exist, using techniques from
category theory.
- Abstract（参考訳）: アクティブ推論における中心的な概念は、物理系の内部状態が外界の状態上の確率測度をパラメトリするということである。
これらはエージェントの信念と見なすことができ、ベイジアンの前置または後置として表現される。
ここでは、国家をこの方法での信念を表すものとして解釈することが適切であるかどうかを示す一般的な理論の開発を始める。
本稿では,システムがベイズフィルタあるいはベイズ推論のいずれかを実行すると解釈できる場合に焦点を当てる。
カテゴリ理論の手法を用いて,そのような解釈が存在することの意味を形式的に定義する。
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