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全栈模拟-从神经元到高级认知的多层次模拟建模
机器学习
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模型
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COGNGEN: CONSTRUCTING THE KERNEL OF A HYPERDIMENSIONAL PREDICTIVE PROCESSING COGNITIVE ARCHITECTURE
用户1908973
2023-12-14
106
0
范畴论与机器学习
机器学习
神经网络
工作
论文
数学
Category theory has been finding increasing applications in machine learning. This repository aims to list all of the relevant papers, grouped by fields.
用户1908973
2023-11-30
165
0
如何评估可解释的人工智能系统给出的解释的质量
机器学习
人工智能
数据
算法
系统
https://link.springer.com/article/10.1007/s13218-020-00636-z
用户1908973
2023-09-01
183
0
麻醉苏醒的神经混沌记忆保持机制
机器学习
框架
模型
网络
系统
（这种特性让人联想到全身麻醉中的一种现象，即患者在 醒来时似乎大致恢复到麻醉前的状态）
用户1908973
2023-09-01
145
0
突触神经耦合的混沌动力特性
机器学习
框架
模型
网络
系统
（这种特性让人联想到全身麻醉中的一种现象，即患者在 醒来时似乎大致恢复到麻醉前的状态）
用户1908973
2023-09-01
151
0
概率编程的高度
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
paper: Symbolic Exact Inference for Discrete Probabilistic Programs
用户1908973
2022-11-22
774
0
概率编程应该有什么高度？
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
paper: Symbolic Exact Inference for Discrete Probabilistic Programs
用户1908973
2022-11-22
363
0
ICLR2022:Elements of Reasoning:Objects, Structure, and Causality
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
对象、概念和事件等离散抽象是我们感知世界、关联其中的碎片以及解释其因果结构的能力的基础。以对象为中心的表示学习和因果机器学习的研究界在很大程度上独立地追求了一个类似的议程，为机器学习模型配备更结构化的表示和推理能力。尽管它们的语言不同，但这两个字段的运作假设是，与整体/黑盒表示相比，结构化模型将提高系统概括性、分布转移的鲁棒性、下游学习效率和可解释性。然而，两个社区通常从相反的方向处理这个问题。关于因果关系的工作通常假设已知的（真实）分解为因果因素，并专注于推断和利用它们之间的相互作用。另一方面，以对象为中心的表示学习通常从非结构化输入开始，旨在将有用的分解推断为有意义的因素，到目前为止，对它们的交互关注较少。
用户1908973
2022-11-22
207
0
复杂推理模型，信念的信念
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
主动推理提供了感知行为的第一原理描述，从中可以导出特殊和重要的案例，例如强化学习、主动学习、贝叶斯最优推理、贝叶斯最优设计等。主动推理通过将信息获得置于与奖励或价值相同的基础上，解决了与先前偏好相关的开发-探索困境。简而言之，主动推理以预期(变分)自由能的形式，用(贝叶斯)信念的泛函代替了价值函数。在本文中，我们考虑一种复杂的主动推理，使用预期自由能的递归形式。复杂性描述了一个代理对信念的信任程度。我们考虑对事态的行动的反事实后果有信念的代理人和对那些潜在状态有信念的代理人。换句话说，我们从简单地考虑“如果我做了那件事会发生什么”转变为“如果我做了那件事，我会相信发生什么”。自由能泛函的递归形式有效地实现了对未来行动和结果的深树搜索。至关重要的是，这种搜索是基于信念状态的序列，而不是状态本身。我们用深层决策问题的数值模拟来说明这种方案的能力。
用户1908973
2022-11-22
297
0
超越Yann LeCun：世界模型的学习和推理
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
了解大脑中的信息处理并创造通用人工智能是全世界科学家和工程师的长期愿望。人类智能的显着特征是在与包括自我在内的世界的各种互动中的高级认知和控制，这些不是预先定义的，而是随着时间而变化的。构建类人智能机器的挑战，以及脑科学和行为分析、机器人技术及其相关理论形式化方面的进展，说明了世界模型学习和推理的重要性。在本文中，在简要回顾了内部模型学习和概率学习的历史和挑战之后，我们介绍了自由能原理，它为考虑神经元计算和概率世界模型提供了一个有用的框架。接下来，我们展示了在该原则下解释的人类行为和认知的示例。然后，我们将概率建模背景下的符号出现描述为认知机器人学前沿的一个主题。. 最后，我们回顾了使用新颖的概率编程语言在创建类人智能方面的最新进展。这些研究得出的惊人共识是，对学习和推理的概率描述是创建类人人工智能机器并在人类如何与世界互动的背景下理解智能的强大而有效的方法。
用户1908973
2022-11-22
235
0
建模结构学习的主动推理方法——以概念学习为例
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
An Active Inference Approach to Modeling Structure Learning: Concept Learning as an Example Case
用户1908973
2022-11-22
498
0
通用量子系统的自由能原理 核心观点
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
A free energy principle for generic quantum systems
用户1908973
2022-11-22
245
0
On Bayesian Mechanics: A Physics of and by Beliefs（自由能）2
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
node.js
自 从⻨克斯⻙的开创性工作以来, 几乎所有的现代物理学都根据场论进行了阐述。 20 世纪之交后, 由于其描述性优势, 所有物理学都根据空间扩展场进行了重新表述[44]。场是正式表达机械理论如何应用于时空单一路径(即所谓的世界线) 范围内的系统的一种方式。也就是说, 场约束运动方程以应用于特定的、 物理上可实现的时空轨迹。 (同样, 由于几何学的描述性优势, 大多数现代物理学都被几何化了[45]。）
用户1908973
2022-06-10
224
0
On Bayesian Mechanics: A Physics of and by Beliefs（自由能）1
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
贝叶斯力学是一种概率力学,包括使我们能够对具有特定划分(即划分为粒子)的系统进行建模的工具,其中特定系统的内部状态(或内部状态的轨迹)编码了关于表征该系统的量的信念的参数。
用户1908973
2022-06-10
259
0
A Theory of Learning to Infer ：有限资源下不合理的合理性
深度学习
机器学习
人工智能
编程算法
神经网络
https://gershmanlab.com/pubs/Dasgupta20.pdf 主要结论自动翻译节选
用户1908973
2022-06-10
302
0
用基础比率重写清晰的贝叶斯公式
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
贝叶斯定理是以英国统计学家和哲学家托马斯·贝叶斯(1701-1761)的名字命名的，他正式证明了新的证据可以用来更新信念。法国数学家皮埃尔·西蒙·拉普拉斯(1749-1827)进一步发展了这种形式主义，他在1812年的《概率分析》中首次发表了贝叶斯定理的传统表述。(9.4):
用户1908973
2022-06-10
556
0
2200星的开源SciML
机器学习
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高性能计算
学习方法
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https://github.com/SciML/DifferentialEquations.jl
用户1908973
2022-06-08
937
0
自由能生成模型数学整理1
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
The free energy principle for action and perception: A mathematical review（2017）
用户1908973
2022-06-08
376
0
意识的数学物理分析
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
睡眠期间的神经元动力学似乎将最小化生成模型的复杂性 (即,在缺乏感官证据的情况下,最小化后验信念和前验信念之间的分歧)。这正是统计学中提出的在缺乏新统计数据的情况下优化模型的论点——通过删除冗余的模型参数
用户1908973
2022-06-08
457
0
自由能一书金句摘录及图表
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在主动推理下,如果其他人对注意力(或任何其他结构)有不同的定义,这并不重要——因为我们可以简单地参考正在讨论的数学结构,并排除任何混淆。
用户1908973
2022-04-15
344
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