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有各种模型，涉及人类大脑中知识的生成，包括语义网络模型。尽管已广泛研究了该模型，甚至提出了计算模型，但是由于不同类型的知识的产生各种限制和不官方，它的应用仅限于语义知识，因为它是根据语义记忆和声明性知识形成的，并且在解释各种程序和条件知识方面具有许多限制。鉴于为知识产生提供合适的模型的重要性，尤其是在改善人类认知功能或构建智能机器的领域，改善知识生成中的现有模型或提供更全面的模型具有很大的重要性。在当前的研究中，基于大脑的自由能原理，研究人员提出了一个模型，用于产生三种类型的声明性，程序性和条件知识。在解释不同类型的知识的同时，该模型能够根据概率数学和动作感知过程（主动推论）计算并从刺激中生成概念。所提出的模型是无监督的学习，可以使用不同的刺激作为生成模型来更新自身，可以生成无监督接收的刺激的新概念。在此模型中，主动推理过程用于程序和条件知识的发生，并且感知过程用于生成声明性知识。
使用主动推理的一种新的知识生成方法
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