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■ 「よくわかるフリストンの自由エネルギー原理」作成しました

スライド「よくわかるフリストンの自由エネルギー原理」を作成してslideshareにアップロードしました。

よくわかるフリストンの自由エネルギー原理 from Masatoshi Yoshida

このスライドは栢森情報科学振興財団 第17回 Kフォーラム2017での発表をもとにして作成しました。そのときのスライドの構成は「1) 盲視についての吉田の研究の紹介 2) 自由エネルギー原理についての直感的な説明 3) 自由エネルギー原理を意識の理論にするためには」という3パートからなっていて、今回のスライドは2)の部分に該当します。3)についてもそのうち発表したい。

このスライドは以前作成したスライド「アクティブビジョンと フリストン自由エネルギー原理」の更新版と捉えていただけるとよいかと思います。以前のスライドについてはブログ記事(「セミナー「アクティブビジョンと フリストン自由エネルギー原理」スライドをアップロードしました」)にさらに情報があります。その当時は自由エネルギーの式をさらに簡略してあって、それだけ見てもどう自由エネルギーが計算できるかわからなかったのですが、今回は単純なケースではあるけれども、実際に自由エネルギーの値を計算しています。

FEPを正確に理解するためには機械学習(変分ベイズ)、そしてニューラルネットワーク(確率的勾配降下法)についての知識が必要となります。しかしそもそもそこまでしてFEPを理解する意義があるか、判断の材料を提供するために、神経科学者、心理学者、哲学者に向けてFEPの最小限の理屈を説明したい、というのが本スライドを作成した動機であります。そういうわけで、この説明では(世界一)単純化した例を用いているということを承知しておいていただきたい。

私自身はFEPをどのくらい重要だと思っているかというと、批判的に継承したいと考えていて、Kフォーラムでは3)の部分でその話をしました。そのうちそちらもまとめる予定。


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