A tutorial on the free-energy framework for modelling perception and learning | Journal of Mathematical Psychology (2017)
Rafal Bogacz
https://doi.org/10.1016/j.jmp.2015.11.003
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自由エネルギー原理(Free Energy Principle; FEP)
に関するチュートリアル論文
元ネタは
予測符号化(Predictive Coding:PC)
詳しくは、
Predictive coding in the visual cortex: a functional interpretation of some extra-classical receptive-field effects | Nature Neuroscience (1999)
これに
感覚入力の不確実性を導入することができるのではないか？
というアイディア
すごいところ
確かな情報は信頼し、不確かな情報にはあまり頼らないようにできる
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カルマンフィルタ(Kalman filter)
っぽさ
入力間の共分散パターンに現れる特徴を認識することを学習できる
Naa_tsure.icon
生成モデル（Generative models）
で厄介になる問題のイメージ
分散を減少させるという方向性で
注意(attention)
を説明できる
これは
自由エネルギー(Free Energy)
を減少させる
ベイズ推論(Bayesian Inference)
とみなせる