Bezieht sich das Prinzip der freien Energie auf VQ-VAE?
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Ein VAE (variationaler Autoencoder) ist eine Schlüsselkomponente in vielen Deep Learning. Deep Learning kann als eine Möglichkeit gedacht werden, die Art und Weise zu modellieren und nachzuahmen, wie ein Gehirn Rückschlüsse ausübt. Dies basiert auf den folgenden kurzen Definitionen: Freies Energieprinzip: basierend auf der Bayesschen Idee des Gehirns als eine "Inferenz-Engine". . Unter dem Prinzip der freien Energie verfolgen Systeme Pfade der geringsten Überraschung, oder äquivalent, minimieren den Unterschied zwischen Vorhersagen auf der Grundlage ihres Weltmodells und ihrem Sinn und ihrer damit verbundenen Wahrnehmung. VQ-VAE: eine Art von Variationsautoencoder, der Vektorquantisierung verwendet, um eine diskrete Latentendarstellung zu erhalten. Es unterscheidet sich von VAE auf zwei wichtige Weisen: Das Encoder-Netzwerk liefert diskrete, anstatt kontinuierlich, Codes; und das Prior wird eher gelernt als statisch.
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