論文の概要: Control flow in active inference systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01514v1
- Date: Sat, 25 Feb 2023 02:31:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-12 03:48:30.405174
- Title: Control flow in active inference systems
- Title（参考訳）: アクティブ推論システムにおける制御フロー
- Authors: Chris Fields, Filippo Fabrocini, Karl Friston, James F. Glazebrook,
Hananel Hazan, Michael Levin, and Antonino Marciano
- Abstract要約: 生活システムは環境の複雑さと自由エネルギー資源へのアクセスの制限の両方に直面している。
ここでは、自由エネルギー原理によって駆動されるアクティブな推論の実行としてシステムを記述するとき、その制御フローシステムは、常にテンソルネットワーク(TN)として表現可能であることを示す。
制御系としてのTNが量子トポロジカルニューラルネットワークの一般的な枠組みの中でどのように実装できるかを示し、これらの結果が生物系を複数スケールでモデル化する上での意義について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Living systems face both environmental complexity and limited access to
free-energy resources. Survival under these conditions requires a control
system that can activate, or deploy, available perception and action resources
in a context specific way. We show here that when systems are described as
executing active inference driven by the free-energy principle (and hence can
be considered Bayesian prediction-error minimizers), their control flow systems
can always be represented as tensor networks (TNs). We show how TNs as control
systems can be implmented within the general framework of quantum topological
neural networks, and discuss the implications of these results for modeling
biological systems at multiple scales.
- Abstract（参考訳）: 生活システムは環境の複雑さと自由エネルギー資源へのアクセスの制限の両方に直面している。
これらの条件下での生存には、コンテキスト固有の方法で利用可能な知覚と行動資源を活性化または展開する制御システムが必要である。
ここで,自由エネルギー原理によって駆動されるアクティブ推論(したがってベイズ予測誤差最小化と見なすことができる)が実行されている場合,制御フロー系は常にテンソルネットワーク(tns)として表現できることを示す。
量子トポロジカルニューラルネットワークの汎用フレームワークにおいて,制御系としてのtnsがどのように実装できるかを示し,生体システムの多スケールモデリングにおけるこれらの結果の意義について考察する。
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