Bezieht sich das Prinzip der freien Energie auf VQ-VAE?
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Das Prinzip der freien Energie und seine korolläre aktive Schlussfolgerung bilden eine bio-inspirierte Theorie, die davon ausgeht, dass biologische Agenzien in einer begrenzten Reihe von bevorzugten Zuständen der Welt bleiben, d.h. sie minimieren ihre freie Energie. Unter diesem Prinzip lernen biologische Agenzien ein generatives Modell der Welt und planen Aktionen in der Zukunft, die den Wirkstoff in einem homöostatischen Zustand halten, der seine Präferenzen erfüllt. Dieser Rahmen eignet sich dazu, in Silico realisiert zu werden, da er wichtige Aspekte versteht, die es rechnerisch bezahlbar machen, wie Variationsableitung und amortisierte Planung. In dieser Arbeit untersuchen wir das Werkzeug des tiefen Lernens, um künstliche Agenzien auf der Grundlage aktiver Schlussfolgerung zu entwerfen und zu realisieren, indem es eine tieflernende orientierte Darstellung des Prinzips der freien Energie präsentiert, vermessen Arbeiten, die sowohl im maschinellen Lernen als auch im aktiven Inferenzbereich relevant sind, und diskutieren die Designentscheidungen, die in den Umsetzungsprozess involviert sind.
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Es tut mir leid, Sie haben mir nicht gesagt, wie das mit VQ-VAEs zusammenhängt.
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