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自动学习扩展世界模型的多层次结构

本文关注离散生成模型的结构学习或发现。它侧重于贝叶斯模型选择和训练数据或内容的同化,特别强调数据被摄取的顺序。在接下来的方案中,关键的一步是根据预期自由能优先选择模型。在这种情况下,预期自由能减少到一个受约束的相互信息,其中约束继承了优于结果(即首选结果)的先验知识。产生的方案首先用于在MNIST数据集上执行图像分类,以说明基本思想,然后在更具挑战性的发现动态模型的问题上进行测试,使用简单的基于精灵的视觉解缠结范例和汉诺塔(参见,blocks world)问题。在这些例子中,生成模型被自动构建以恢复(即,解开)潜在状态的阶乘结构——以及它们的特征路径或动力学。

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自动学习扩展世界模型的多层次结构

本文关注离散生成模型的结构学习或发现。它侧重于贝叶斯模型选择和训练数据或内容的同化,特别强调数据被摄取的顺序。在接下来的方案中,关键的一步是根据预期自由能优先选择模型。在这种情况下,预期自由能减少到一个受约束的相互信息,其中约束继承了优于结果(即首选结果)的先验知识。产生的方案首先用于在MNIST数据集上执行图像分类,以说明基本思想,然后在更具挑战性的发现动态模型的问题上进行测试,使用简单的基于精灵的视觉解缠结范例和汉诺塔(参见,blocks world)问题。在这些例子中,生成模型被自动构建以恢复(即,解开)潜在状态的阶乘结构——以及它们的特征路径或动力学。

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