論文の概要: Realising Synthetic Active Inference Agents, Part II: Variational Message Updates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02733v3
- Date: Thu, 26 Sep 2024 08:45:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 15:02:22.844390
- Title: Realising Synthetic Active Inference Agents, Part II: Variational Message Updates
- Title（参考訳）: 合成能動推論エージェントの実現 その2: 変分メッセージ更新
- Authors: Thijs van de Laar, Magnus Koudahl, Bert de Vries,
- Abstract要約: アクティブ推論 (AIF) は自由エネルギー原理 (FEP) の系譜である
自由形Forney-style Factor Graphs(FFGs)上のメッセージパッシングによるAIFのスケーラブルでエピステマティックなアプローチについて述べる。
合成AIFエージェントの完全なメッセージパッシングアカウントにより、モデル間でのメッセージ更新の導出と再利用が可能になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2940141855172036
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Free Energy Principle (FEP) describes (biological) agents as minimising a variational Free Energy (FE) with respect to a generative model of their environment. Active Inference (AIF) is a corollary of the FEP that describes how agents explore and exploit their environment by minimising an expected FE objective. In two related papers, we describe a scalable, epistemic approach to synthetic AIF, by message passing on free-form Forney-style Factor Graphs (FFGs). A companion paper (part I) introduces a Constrained FFG (CFFG) notation that visually represents (generalised) FE objectives for AIF. The current paper (part II) derives message passing algorithms that minimise (generalised) FE objectives on a CFFG by variational calculus. A comparison between simulated Bethe and generalised FE agents illustrates how the message passing approach to synthetic AIF induces epistemic behaviour on a T-maze navigation task. Extension of the T-maze simulation to 1) learning goal statistics, and 2) a multi-agent bargaining setting, illustrate how this approach encourages reuse of nodes and updates in alternative settings. With a full message passing account of synthetic AIF agents, it becomes possible to derive and reuse message updates across models and move closer to industrial applications of synthetic AIF.
- Abstract（参考訳）: 自由エネルギー原則(FEP)は、(生物学的)エージェントを、環境の生成モデルに関する変動自由エネルギー(FE)を最小化するものとして記述している。
アクティブ推論(英: Active Inference、AIF)は、エージェントが期待されるFE目標を最小化することによって環境を探索し、活用する方法を記述するFEPのまとめである。
2つの関連論文において、自由形式のForney-style Factor Graphs (FFGs) 上のメッセージパッシングによるAIFのスケーラブルでエピステマティックなアプローチについて述べる。
共用紙(第1部)は、AFFのFE目標を視覚的に(一般化)する制約付きFFG(CFFG)表記法を導入する。
現在の論文(パートII)は、変分法によりCFFG上のFE目的を最小化(一般化)するメッセージパッシングアルゴリズムを導出する。
シミュレーションされたBetheと一般化されたFEエージェントの比較は、合成AIFへのメッセージパッシングアプローチがT迷路ナビゲーションタスクにおいてどのようにててんかん行動を引き起こすかを示している。
T迷路シミュレーションの拡張
1)目標統計の学習、及び
2)マルチエージェントバーゲティング設定は、このアプローチがノードの再利用と代替設定の更新をいかに促すかを示している。
合成AIFエージェントの完全なメッセージパッシングアカウントにより、モデル間でのメッセージ更新を導出し再利用し、合成AIFの産業的応用に近づくことができる。
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