論文の概要: Object-based active inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01258v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 20:08:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 14:43:45.795855
• Title: Object-based active inference
• Title（参考訳）: オブジェクトベースアクティブ推論
• Authors: Ruben S. van Bergen and Pablo L. Lanillos
• Abstract要約: 本稿では,最近のディープオブジェクトベースニューラルネットワークを用いたオブジェクトベースアクティブ推論(OBAI)を紹介する。 OBAIは、異なる変分信念を持つ異なるオブジェクトを表し、対応するオブジェクトスロットに入力をルーティングするために選択的注意を使用する。 OBAIは、映像入力からアクション摂動オブジェクトを正しく分割し、これらのオブジェクトを任意の目標に向けて操作することを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The world consists of objects: distinct entities possessing independent properties and dynamics. For agents to interact with the world intelligently, they must translate sensory inputs into the bound-together features that describe each object. These object-based representations form a natural basis for planning behavior. Active inference (AIF) is an influential unifying account of perception and action, but existing AIF models have not leveraged this important inductive bias. To remedy this, we introduce 'object-based active inference' (OBAI), marrying AIF with recent deep object-based neural networks. OBAI represents distinct objects with separate variational beliefs, and uses selective attention to route inputs to their corresponding object slots. Object representations are endowed with independent action-based dynamics. The dynamics and generative model are learned from experience with a simple environment (active multi-dSprites). We show that OBAI learns to correctly segment the action-perturbed objects from video input, and to manipulate these objects towards arbitrary goals.
• Abstract（参考訳）: 世界は対象から成り、独立した性質とダイナミクスを持つ別個の実体である。 エージェントが世界とインテリジェントに対話するためには、各オブジェクトを記述する有界な特徴に感覚入力を変換する必要がある。 これらのオブジェクトベースの表現は、計画行動の自然な基盤を形成する。 アクティブ推論(AIF)は、知覚と行動の統一に影響を及ぼすが、既存のAIFモデルは、この重要な帰納バイアスを生かしていない。 これを解決するために、最近のディープオブジェクトベースニューラルネットワークとAIFを結合する「オブジェクトベースアクティブ推論」(OBAI)を導入する。 OBAIは、異なる変分信念を持つ異なるオブジェクトを表し、対応するオブジェクトスロットに入力をルーティングするために選択的注意を使用する。 オブジェクト表現には独立したアクションベースのダイナミクスが与えられている。 ダイナミクスと生成モデルは、単純な環境(アクティブなマルチdSprites)の経験から学習される。 OBAIは、映像入力からアクション摂動オブジェクトを正しく分割し、これらのオブジェクトを任意の目標に向けて操作することを学ぶ。

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