論文の概要: A Concise Mathematical Description of Active Inference in Discrete Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07726v2
• Date: Wed, 25 Sep 2024 17:59:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-09 01:33:31.356236
• Title: A Concise Mathematical Description of Active Inference in Discrete Time
• Title（参考訳）: 離散時間におけるアクティブ推論の簡潔な数学的記述
• Authors: Jesse van Oostrum, Carlotta Langer, Nihat Ay,
• Abstract要約: 本論文の主部は、アクション選択の理論を詳述した詳細な例を含む、このトピックの基本的紹介として機能する。 付録では、より微妙な数学的詳細が議論されている。 この部分は、既に活発な推論文学を研究しているが、数学的詳細や導出を理解するのに苦労している読者を対象としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we present a concise mathematical description of active inference in discrete time. The main part of the paper serves as a basic introduction to the topic, including a detailed example illustrating the theory on action selection. In the appendix the more subtle mathematical details are discussed. This part is aimed at readers who have already studied the active inference literature but struggle to make sense of the mathematical details and derivations. Throughout the whole manuscript, special attention has been paid to adopting notation that is both precise and in line with standard mathematical texts. All equations and derivations are linked to specific equation numbers in other popular text on the topic. Furthermore, Python code is provided that implements the action selection mechanism described in this paper and is compatible with pymdp environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,離散時間における能動推論の簡潔な数学的記述について述べる。 本論文の主部は、アクション選択の理論を詳述した詳細な例を含む、このトピックの基本的紹介として機能する。 付録では、より微妙な数学的詳細が議論されている。 この部分は、既に活発な推論文学を研究しているが、数学的詳細や導出を理解するのに苦労している読者を対象としている。 写本全体を通して、標準的な数学的テキストと正確かつ一致した表記法を採用することに特に注意が払われている。 すべての方程式と導出は、トピック上の他の人気のあるテキストの特定の方程式数に関連付けられている。 さらに,本論文で記述したアクション選択機構を実装し,pymdp環境と互換性を持つPythonコードも提供される。

関連論文リスト

• The Weak Form Is Stronger Than You Think [0.0]
  弱い形式はよく研究され、広く利用されている数学的ツールである。 方程式学習、パラメータ推定、粗粒化の弱い形態の最近の進歩は、驚くほどのノイズ堅牢性、精度、計算効率をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T13:59:17Z)
• Machine learning and information theory concepts towards an AI Mathematician [77.63761356203105]
  人工知能の現在の最先端技術は、特に言語習得の点で印象的だが、数学的推論の点ではあまり重要ではない。 このエッセイは、現在のディープラーニングが主にシステム1の能力で成功するという考えに基づいている。 興味深い数学的ステートメントを構成するものについて質問するために、情報理論的な姿勢を取る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T15:12:06Z)
• Inference via Interpolation: Contrastive Representations Provably Enable Planning and Inference [110.47649327040392]
  時系列データを考えると、“今後どうなるか?”や“どうやって来たのか?”といった質問に答えるにはどうすればよいでしょう? これらの質問は、学習された表現の観点から、いかにコンパクトで閉じた形状の解が得られるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T22:27:30Z)
• Abstraction boundaries and spec driven development in pure mathematics [0.0]
  本稿では,抽象境界が数学的研究の複雑さにどのように貢献するかを論じる。 対話的定理証明器の使用は、これらの概念の実装にさらなる質的な利点をもたらすと論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T11:59:32Z)
• Towards a Holistic Understanding of Mathematical Questions with Contrastive Pre-training [65.10741459705739]
  本稿では,数学的問題表現,すなわち QuesCo に対する対照的な事前学習手法を提案する。 まず、コンテンツレベルと構造レベルを含む2段階の質問強化を設計し、類似した目的で文字通り多様な質問ペアを生成する。 そこで我々は,知識概念の階層的情報を完全に活用するために,知識階層を意識したランク戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T14:23:29Z)
• Spectral theorem for dummies: A pedagogical discussion on quantum probability and random variable theory [0.0]
  ジョン・フォン・ノイマンの自己随伴作用素に対するスペクトル定理は量子力学の基礎となっている。 本稿では、ディラックのブラとケット表記の観点から、この定理の平凡な定式化を述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T07:05:47Z)
• Semantic Representations of Mathematical Expressions in a Continuous Vector Space [0.0]
  この研究は連続ベクトル空間における数学的表現を表現するためのアプローチを記述する。 我々は、視覚的に異なるが数学的に等価な表現に基づいて訓練されたシーケンス・ツー・シーケンス・アーキテクチャのエンコーダを用いて、ベクトル表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-08T22:33:39Z)
• JiuZhang: A Chinese Pre-trained Language Model for Mathematical Problem Understanding [74.12405417718054]
  本稿では,中国初の数学的事前学習言語モデル(PLM)を提示することにより,機械の数学的知性向上を目指す。 他の標準のNLPタスクとは異なり、数学的テキストは問題文に数学的用語、記号、公式を含むため理解が難しい。 基礎課程と上級課程の両方からなる数学PLMの学習を改善するための新しいカリキュラム事前学習手法を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T17:03:52Z)
• Target-aware Abstractive Related Work Generation with Contrastive Learning [48.02845973891943]
  関連作業部は学術論文の重要な構成要素であり、参考論文の文脈における対象論文の貢献を強調している。 既存の作業部生成手法の多くは、既成の文章を抽出することに依存している。 本稿では,新たな文からなる関連作業区間を生成できる抽象的目標認識関連作業生成装置(TAG)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T13:20:51Z)
• Computing Rule-Based Explanations of Machine Learning Classifiers using Knowledge Graphs [62.997667081978825]
  我々は、機械学習分類器の動作を説明する用語を提供する基盤となるフレームワークとして知識グラフを使用している。 特に,知識グラフの用語で表される一階述語論理規則の形で,ブラックボックスの説明を抽出し,表現するための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-08T16:21:49Z)
• Self-adjoint extension schemes and modern applications to quantum Hamiltonians [55.2480439325792]
  モノグラフは、過去数年間、両方の著者が、抽象演算子理論と量子力学への応用の両方において中心的な主題について行った、学部・大学院・セミナーの以前の講義ノートから、改訂および拡張された資料を含んでいる。 数種類のモデルが議論され、これは今日、数学物理学への新たな関心または新たな関心を受けており、特に、ある興味を持つ作用素を自己随伴的に実現するという観点から考察されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T09:45:16Z)
• pymdp: A Python library for active inference in discrete state spaces [52.85819390191516]
  pymdpはPythonでアクティブな推論をシミュレートするオープンソースパッケージである。 我々は,POMDPによるアクティブな推論をシミュレートする,最初のオープンソースパッケージを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-11T12:18:44Z)
• Fact-driven Logical Reasoning for Machine Reading Comprehension [82.58857437343974]
  私たちは、常識と一時的な知識のヒントの両方を階層的にカバーする動機があります。 具体的には,文の背骨成分を抽出し,知識単位の一般的な定式化を提案する。 次に、事実単位の上にスーパーグラフを構築し、文レベル(事実群間の関係)と実体レベルの相互作用の利点を享受する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T13:11:13Z)
• Sequential composition of answer set programs [0.0]
  本稿では,解集合プログラムの逐次構成を導入,研究することにより,論理プログラミングの数学的基礎に寄与する。 より広い意味では、本論文は、解集合プログラムの代数への第一歩であり、将来的には、この論文の手法をプログラムのより広範なクラスに引き上げる計画である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-25T13:27:22Z)
• High-dimensional distributed semantic spaces for utterances [0.2907403645801429]
  本稿では,発話とテキストレベルデータの高次元表現モデルについて述べる。 言語情報を表現する数学的原理と行動学的に妥当なアプローチに基づいている。 本論文は,固定次元の共通積分フレームワークにおいて,実装モデルが言語的特徴を広範囲に表すことができるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T12:09:47Z)
• A Survey of Orthogonal Moments for Image Representation: Theory, Implementation, and Evaluation [70.0671278823937]
  モーメントに基づく画像表現は、セマンティック記述のコア条件を満たすのに有効であると報告されている。 本稿では,画像表現における直交モーメントの包括的調査を行い,高速/精度計算,ロバスト性/不変性最適化,定義拡張の最近の進歩について述べる。 提案した理論分析,ソフトウェア実装,評価結果は,特に新しい技術開発や実世界の応用の促進において,コミュニティを支援することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-27T03:41:08Z)
• Using Machine Learning and Natural Language Processing Techniques to Analyze and Support Moderation of Student Book Discussions [0.0]
  IMapBookプロジェクトは、小学生のリテラシー向上と理解能力向上を目的として、インタラクティブな電子書籍を提示し、中途半端な本議論に参加することを目的としている。 本研究の目的は、メッセージ分類に対する機械学習ベースのアプローチを開発し、介入の必要性を議論モデレーターに自動的に通知し、進行中の議論に関する他の有用な情報を収集することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T20:33:09Z)
• Natural Language Premise Selection: Finding Supporting Statements for Mathematical Text [3.42658286826597]
  提案するNLPタスクは,サポート定義の検索や提案の支持に使用される自然前提選択である。 また、NL-PSというデータセットを利用可能にすることで、自然環境選択タスクに対する様々なアプローチを評価することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T17:08:03Z)
• Inferring Temporal Compositions of Actions Using Probabilistic Automata [61.09176771931052]
  本稿では,動作の時間的構成を意味正規表現として表現し,確率的オートマトンを用いた推論フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、長い範囲の複雑なアクティビティを、順序のないアトミックアクションのセットとして予測するか、自然言語文を使ってビデオを取得するという既存の研究とは異なる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T00:15:26Z)
• Salience Estimation with Multi-Attention Learning for Abstractive Text Summarization [86.45110800123216]
  テキスト要約のタスクでは、単語、フレーズ、文のサリエンス推定が重要な要素である。 本稿では,サラレンス推定のための2つの新しい注目学習要素を含むマルチアテンション学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-07T02:38:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。