능동 추론

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본 논문에서는 딥러닝 모델의 해석 불가능성을 극복하고자 자유 에너지 원리를 기반으로 하는 능동 추론 모델인 FEPS를 제안하고, 이를 통해 에이전트가 부분적으로 관찰 가능한 환경에서도 효과적으로 작업을 수행하고 학습할 수 있음을 보여줍니다.

본 연구는 심층 능동 추론 에이전트를 활용하여 병렬 동일 머신으로 구성된 제조 시스템의 에너지 효율성을 향상시키는 새로운 제어 방법을 제시합니다.

인간의 뇌가 도구 사용과 같은 복잡한 작업을 계획하는 방법을 이해하기 위해 능동 추론에서 계층적 모델의 하이브리드 표현을 탐구합니다.

본 논문에서는 에이전트가 변화하는 게임 환경에서 다른 에이전트의 행동을 예측하고 이에 적응하는 방식을 이해하기 위해 능동 추론과 게임 이론을 결합한 새로운 접근 방식을 제시합니다.

다중 관절 기계 시스템을 제어하기 위해 결합된 자기회귀 능동 추론 에이전트를 사용하면 예측 불확실성이 줄어들고 목표 정렬도가 향상되어, 보다 정확하고 안정적인 제어 시스템을 구축할 수 있습니다.

본 논문은 능동 추론 프레임워크를 기반으로 의식에 대한 새로운 이론적 접근 방식을 제시하며, 능동 추론 모델에서 공통적으로 나타나는 계산적 특징을 분석하여 의식 현상을 설명하고자 합니다.

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