تم ترجمة هذه الصفحة آليًا من الإنجليزية. اطلع على النسخة الأصلية باللغة الإنجليزية.

باحثون ومطورون يقومون ببناء أو محاكاة نماذج توليدية لـ "Active Inference" في الحالة المتقطعة باستخدام بايثون.

pymdp

تنفيذ بايثون لـ "Active Inference" لمعالجة قرارات ماركوف المتعلقة بالبيانات الجزئية.

Lead: Conor Heins

pymdp هو حزمة بايثون مفتوحة المصدر لـ "Active Inference" ذي الحالات المتباينة (POMDP)، ويستخدم على نطاق واسع في المجتمع البحثي لبناء ومحاكاة النماذج التوليدية. إنها تطبيق لأنظمة خارجية، متميزة عن مشاريع المؤسسة، التي تشير إليها المؤسسة وتنشئ مواد تعليمية حولها.

نظرة عامة

يُنفّذ pymdp الاستدلال النشط ذي الحالات المتقطعة لعمليات اتخاذ القرار ذات الحالة الماركوڤية الجزئية، وقد تم تقديمه للمجتمع من خلال دليل خطوة بخطوة مُفهرس في PubMed. ويتم صيانته بواسطة مؤسسة infer-actively، بقيادة كونور هينز، وهو أداة أساسية مذكورة في صفحة المجال الحسابي التابعة لمعهد Active Inference ومواد التعلم الخاصة به.

المشاركة

المساهمات والمشاكل والمناقشات تحدث مباشرة في المستودع الرئيسي على GitHub؛ ويكون قناة "Discord" الخاصة بالمنظمة مكانًا جيدًا للعثور على المتعاونين الذين يعملون على أساسه.

الموارد ذات الصلة

روابط عامة لهذه الصفحة