強化学習のための「自由エネルギー原理」概論 #0 - Qiita
はじめに：脳の最先端理論「自由エネルギー原理」 神経科学界隈で盛り上がっている「自由エネルギー原理」という脳の理論があります。 今は脳の理論に留まっていますが，数年後には強化学習にガンガン使われるようになると信じているので，先取りして記事にしようと思います。 （この記事は強化学習系の人をターゲットに，数式をなるべく景色として見ながら理論全体をエクストリームに解説する読み物です。） 簡単に説明すると… 【自由エネルギー原理（Free Energy Principle）】 脳は次に起こることを常に予測していて，予測と実際との誤差「予測誤差」を最小化するように学習・推論を進めるという理論です（2005年～）。 そして，これをさらに進めて，行動も（期待値的に）予測誤差を最小化するように選ぶと考えて定式化されたのが，最新の自由エネルギー原理になります（2015年～）。1 上のただの推論に対比して，能
Jaehyun Song, Ph.D.
R 宋財泫・矢内勇生『私たちのR:ベストプラクティスの探求』 R Not for Everyone: An Esoteric Guide Rプログラミングの入門教材 現在、執筆中です 以下の記事はすべて『私たちのR』用の原稿です。執筆後のアップデートは『私たちのR』に反映されます。最新版をご覧になる場合はRN4Eをクリックしてください。 プログラミング Rプログラミング入門の入門 RN4E (1) RN4E (2) purrr入門 RN4E オブジェクト指向型プログラミング入門 RN4E モンテカルロ・シミュレーション入門 RN4E データハンドリング dplyr入門 RN4E (1) RN4E (2) RN4E (3) tidyr入門 RN4E 可視化 ggplot2入門 [理論編] RN4E ggplot2入門 [基礎編] RN4E ggplot2入門 [応用編] RN4E ggplo
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Day2: マッチング
