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自由能原理及其推论的主动推理构成了一种生物启发理论，该理论假设生物主体的行为会保持在一组有限的首选世界状态中，即它们会最小化其自由能。根据这一原则，生物主体会学习一个世界的生成模型，并计划未来的行动，以使主体保持满足其偏好的稳态。该框架适合在计算机中实现，因为它包含了使其在计算上可承受的重要方面，例如变分推理和摊销规划。在这项工作中，我们研究了深度学习工具来设计和实现基于主动推理的人工智能体，展示了面向深度学习的自由能原理，调查了与机器学习和主动推理领域相关的工作，并讨论了实施过程中涉及的设计选择。本文探讨了主动推理框架的新视角，将其理论方面应用于更实际的事务中，为主动推理新手提供了实用指南，并为想要研究自由能量原理实现的深度学习从业者提供了起点。
感知和行动的自由能量原理
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