expected free energy | BriefGPT

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期望自由能的重新框架：四种表述和一个统一
通过对单个根期望自由能定义的问题进行形式化，本文研究了两个设置，其中每个设置都有其自己的根期望自由能定义。在第一个设置中，尚未提出任何关于期望自由能的正当化，但所有公式都可以从中恢复出来。然而，在这个设置中，代理不能对观测进行任意先验偏好，
PDF4 months ago
监督结构学习
该研究论文探讨了离散生成模型的结构学习或发现，并侧重于贝叶斯模型选择和训练数据的吸收，特别关注数据摄入的顺序。基于预期自由能，将先验放置在模型选择上是关键之一。通过在 MNIST 数据集上进行图像分类以及在具有动力学的模型发现问题上的测试，
PDF8 months ago
基于主动推理的判别神经网络分类器优化
本文提出了一种基于概率推断的多类别分类方法，通过考虑样本验先概率和估计的后验概率寻找候选分类标签，并引入前景类别的先验知识来构建期望释能的优化目标函数，从而提高神经网络的泛化能力并降低对主导类别的分类偏差。
PDFa year ago
自由能从何而来？
通过分解主动推断的预期自由能 (EFE) 为外部价值和内部价值，来平衡探索和利用。本文研究 EFE 的数学起源及其与变分自由能的关系，发现探索行为并非简单的自由能最小化。我们提出了一种新的目标函数 —— 预期未来的自由能 (FEEF)，具有
PDF4 years ago