تم ترجمة هذه الصفحة آليًا من الإنجليزية. اطلع على النسخة الأصلية باللغة الإنجليزية.
مطورون بايثون والباحثون والمهندسون الذين ينفذون نماذج حالة مستمرة Active Inference
مكتبة Python مستخدمة وموثقة لحالة مستمرة.
قيادة: Daniel Corva
cpomdp هي مكتبة بايثون مفتوحة المصدر لـ Active Inference الحالات المستمرة. وهي توفر تمرير الرسائل باستخدام مخطط العوامل، وتصفية كالمان ومرجعية، والضوضاء المرتبطة بالحالة، وقبولات قابلة للتحقق، ومستويات تحكم كلاسيكية متطابقة.
cpomdp تجلب فرضية طاقة حرة مستمرة صارمة Active Inference إلى بايثون. تحافظ الوكلاء على معتقدات غاوسية حول الحالات الكامنة المستمرة، وتحدث من خلال تمرير الرسائل على رسومات فكتور من نوع فورني، وتختار الإجراءات عن طريق تقليل الطاقة الحرة المتوقعة على مجموعات الإجراءات المعلنة مع تحملات ضمان معتمدة.
المساهمون المهتمون بالتحليل العددي، وذوائد JAX/NumPy، وتصفية كالمان، ونمذجة توليدية مستمرة مرحب بهم للمشاركة عبر Discord و GitHub.
المكتبة مُطورةً بشكل مفتوح: مصدر على GitHub، ووثائق على cpomdp.inferogenesis.com، وإصدارات منشورة على PyPI باسم cpomdp. الورقة البحثية المرتبطة الأولى، "إعادة تقديم الضوضاء المرتبطة بالحالة في النموذج الخطّي-جوسيّ تُعيد قيمة المعرفة" (arXiv:2607.20306، 2026)، تحدد النتيجة التي تنفذها المكتبة في التعامل مع الضوضاء المرتبطة بالحالة.
الموارد ذات الصلة
Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
Audience: Researcher
Public ecosystem shortlink for Institute context, projects, activities, and conceptual maps.
Audience: Developer
Source repository for the cpomdp continuous-state Active Inference library.
Audience: Developer
Documentation for the cpomdp library: API reference, tutorials, and worked examples.
Audience: Developer
Released cpomdp packages on the Python Package Index, installable with pip.
Audience: Researcher
Preprint showing that state-dependent observation noise reintroduces epistemic value in linear-Gaussian Active Inference; the result cpomdp implements.