論文の概要: Compositional Active Inference II: Polynomial Dynamics. Approximate Inference Doctrines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12173v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 15:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-26 14:04:18.406992
• Title: Compositional Active Inference II: Polynomial Dynamics. Approximate Inference Doctrines
• Title（参考訳）: 組成アクティブ推論 II: 多項式動力学 近似推論ドクトリン
• Authors: Toby St. Clere Smithe
• Abstract要約: 我々は、関手の言語を用いて、動的推論に必要な理論を開発する。 次に、外装化された'統計ゲームについて記述し、2つの近似推論ドクトリンを構築するためにそれらを使用する。 前者はガウスモデルの後部を最適化するシステム、後者は予測を決定するパラメータ(または重み)を最適化するシステムを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We develop the compositional theory of active inference by introducing activity, functorially relating statistical games to the dynamical systems which play them, using the new notion of approximate inference doctrine. In order to exhibit such functors, we first develop the necessary theory of dynamical systems, using a generalization of the language of polynomial functors to supply compositional interfaces of the required types: with the resulting polynomially indexed categories of coalgebras, we construct monoidal bicategories of differential and dynamical ``hierarchical inference systems'', in which approximate inference doctrines have semantics. We then describe ``externally parameterized'' statistical games, and use them to construct two approximate inference doctrines found in the computational neuroscience literature, which we call the `Laplace' and the `Hebb-Laplace' doctrines: the former produces dynamical systems which optimize the posteriors of Gaussian models; and the latter produces systems which additionally optimize the parameters (or `weights') which determine their predictions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 統計ゲームとゲームプレイの力学系を関連づけた, アクティビティの導入によるアクティブ推論の合成理論を, 近似推論の新たな概念を用いて開発する。 そのような関手を示すために、まず、必要なタイプの合成インターフェースを提供するために多項式関手の言語を一般化して、動的システムの必要な理論を開発する。 次に、'externally parameterized'' 統計ゲームについて記述し、'Laplace' と 'Hebb-Laplace' という2つの近似推論原理を構築する。

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