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Designing explainable artificial intelligence with active inference: A framework...
https://learnableloop.com/posts/FlyToTarget_PORT.html
Hierarchical hybrid modeling for flexible tool use
本文考虑了热力学、信息和推理之间的关系。特别是,它在自组织的变分(自由能)原理下探索了信念更新的热力学伴随物。简而言之,任何拥有马尔可夫毯的(弱混合)随机动力系...
ngc-learn 是一个 Python 模拟库,旨在通过以灵活重新排列的组件和操作的形式具体实例化神经元动力学和突触可塑性形式来满足上述需求,以构建用于大脑研...
Towards a computational phenomenology of mental action: modelling meta-awareness...
感知与行动之间存在着一种微妙的平衡,在感知中,预测误差会爬上层级,使信念更接近观察结果,在行动中,预测误差被抑制在较低水平,从而使观察结果更接近其预测。
深度估计是一个不适定问题;不同形状或尺寸的物体,即使在不同距离上,也可能投影到视网膜上的同一图像上。我们的大脑使用多种线索来进行深度估计,包括单眼线索,如运动视...
本文提出了一个有争议的问题:最优控制理论对于理解运动行为有用还是误导?随着人们开始将运动控制和感知的内部模型混为一谈,这个问题变得越来越尖锐(Poeppel 等...
关键词:自由能原理;主动推理;贝叶斯大脑;生成模型;控制论;具身;行动主义;认知主义;陈述;意识;自由意志;心理因果关系;认知情感发展;情绪;情怀;准备潜力;意...
大脑选择和控制行为的方式仍然存在广泛争议。基于最优控制的主流方法侧重于优化成本函数的刺激响应映射。观念运动理论和控制论提出了不同的观点:它们认为,通过激活动作效...
处理多步骤任务时总是存在权衡。高级认知过程可以在不确定的环境中找到实现目标的最佳行动序列,但它们很慢并且需要大量的计算需求。相反,较低级别的处理允许对环境刺激做...
• Implicit Signals (‘Imp’): two-factor Hebbian adaptation (Hebbian (2F));
事实上,人们常说,每个问题的答案都是贝叶斯模型比较。 这个观念有其深刻的道理。 从某种意义上说,任何问题——可以用相互竞争的假设来提出——只能通过诉诸这些假设的...
Deep kinematic inference affords efficient and scalable control of bodily moveme...
DYNAMIC PLANNING IN HIERARCHICAL ACTIVE INFERENCE
关键词:自由能原理;主动推理;贝叶斯大脑;生成模型;控制论;实施例;行动主义;认知主义;陈述;意识;自由意志;心理因果关系;认知情感发展;情绪;情怀;准备潜力;...
Dynamic inference by model reduction 2023.09.10.557043v1.full
Flexible intentions: An Active Inference theory
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