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Forscher im Bereich der computationellen Psychiatrie, Suchtmedizin, dynamischer Systeme und Active Inference.

Regimeabhängige Active Inference

Eine generatisches generatives Modell-Framework für Sucht- und Genesungsdynamiken.

Führen: Dr. Martin Bello

Regimeabhängige Active Inference entwickelt einen generellen generativen-Modellrahmen, der kontinuierliche latente kognitive-affektive Zustände mit diskreten Regime-Übergängen kombiniert, um die Dynamik von Sucht, Rückfall und Genesung zu modellieren.

Überblick

Der Rahmen erweitert den Standard-Ein-Regime-Active Inference durch das Modellieren des süchtig machenden Zyklus als Übergänge zwischen abgeleiteten Betriebsregimen (Erholung/Wise Mind, emotionale Destabilisierung, kognitive Beeinflussung, Richtlinienkollaps und Nachwirkungen) und bewahrt dabei die Kernelemente der variationalen und erwarteten Free-Energy-Prinzipien.

teilnehmen

Forscher im Bereich der computationellen Psychiatrie, stochastischer Systeme, Regelungstheorie und klinischer Suchtforschung sind eingeladen, an mathematischen Formulierungen, Simulationsmodellen und empirischen Bewertungen zu kooperieren.

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