自由エネルギーの原則とその結果のアクティブ推論は、バイオに触発された理論を構成します
生物学的薬剤は、世界の優先国家の制限されたセットにとどまるように行動する、つまり彼らは
自由エネルギーを最小限に抑えます。この原則の下で、生物学的薬剤はの生成モデルを学習します
エージェントを満足させる恒常性状態でエージェントを維持する世界と計画の行動
その好み。このフレームワークは、シリコで重要であることを理解することに役立ちます
変分推論や償却計画など、計算的に手頃な価格にする側面。
この作業では、人工エージェントをベースに設計および実現するための深い学習のツールを調査します
アクティブな推論について、自由エネルギーの原理の深い学習指向のプレゼンテーションを提示する、
機械学習領域と積極的な推論の両方の領域で関連する測量作品、議論
実装プロセスに関係する設計の選択。この原稿はより新しくプローブします
アクティブな推論フレームワークの視点、その理論的側面をより実用的なものに接続する
積極的な推論のための実用的なガイドを提供する問題と深い学習のための出発点を提供する
自由エネルギーの原則の実装を調査したい実践者。
The free energy principle, and its corollary active inference, constitute a bio-inspired theory that
assumes biological agents act to remain in a restricted set of preferred states of the world, i.e., they
minimize their free energy. Under this principle, biological agents learn a generative model of the
world and plan actions in the future that will maintain the agent in an homeostatic state that satisfies
its preferences. This framework lends itself to being realized in silico, as it comprehends important
aspects that make it computationally affordable, such as variational inference and amortized planning.
In this work, we investigate the tool of deep learning to design and realize artificial agents based
on active inference, presenting a deep-learning oriented presentation of the free energy principle,
surveying works that are relevant in both machine learning and active inference areas, and discussing
the design choices that are involved in the implementation process. This manuscript probes newer
perspectives for the active inference framework, grounding its theoretical aspects into more pragmatic
affairs, offering a practical guide to active inference newcomers and a starting point for deep learning
practitioners that would like to investigate implementations of the free energy principle.