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J-GLOBAL ID：202202288951967189   整理番号：22A0778070

円における推論:十分統計の階層的Gaussフィルタリングを用いた連続状態空間におけるアクティブ推論【JST・京大機械翻訳】

Inferring in Circles: Active Inference in Continuous State Space Using Hierarchical Gaussian Filtering of Sufficient Statistics

著者 (7件)： Waade Peter Thestrup (Interacting Minds Centre (IMC), Aarhus University, Aarhus, Denmark) ,  Waade Peter Thestrup (Embodied Cognition Group (ECG), Aarhus University, Aarhus, Denmark) ,  Mikus Nace (Interacting Minds Centre (IMC), Aarhus University, Aarhus, Denmark) ,  Mikus Nace (Department of Cognition, Emotion, and Methods in Psychology, University of Vienna, Vienna, Austria) ,  Mathys Christoph (Interacting Minds Centre (IMC), Aarhus University, Aarhus, Denmark) ,  Mathys Christoph (Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA), Trieste, Italy) ,  Mathys Christoph (Translational Neuromodeling Unit (TNU), Institute for Biomedical Engineering, University of Zurich and ETH Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1524  ページ： 810-818  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 階層的Gaussフィルタに基づく連続状態空間アクティブ推論エージェントを作成した。それは,ドリフトと変動性を有するGaussランダムウォークを実行する移動目標のノイズの多い観測の十分な統計を追跡するために,HGFを使用する。このフィルタリングに基づいて,エージェントは,目標の位置を予測し,それに近い滞在によってサープリサルを最小化する。著者らの模擬エージェントは,このアプローチの最初の完全な実装を示す。それは,観測の十分な統計のHGFフィルタリングによる能動的推論の補足の実現可能性を実証し,それは特にノイズのある揮発性の連続的状態空間環境において有用である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *フィルタリング ,  可変性 ,  ドリフト ,  *Gaussフィルタ ,  空間 ,  揮発性 ,  酔歩 ,  *推論 ,  エージェント ,  予測誤差
準シソーラス用語： *連続状態 ,  状態空間 ,  移動目標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アクティブ推論 ,  連続状態空間 ,  十分な統計フィルタリング ,  精密加重予測誤差 ,  階層的Gaussフィルタ

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 円 ,  推論 ,  統計 ,  Gaussフィルタ ,  連続状態