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Modéliseurs, chercheurs et développeurs travaillant avec des modèles génératifs et souhaitant une notation interopérable.
Un système de notation basé sur du texte pour communiquer des modèles génératifs et des systèmes d'inférence active.
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La Notation Notionnalisée Généralisée (GNN) est un projet de notation textuelle pour communiquer et spécifier des modèles génératifs. Elle offre une langue partagée pour décrire l'Inférence Active et les modèles connexes de manière à la fois lisible par l'homme et traitable par la machine, permettant l'interopérabilité entre outils et bases de code.
Le GNN définit un système de notation pour les modèles génératifs utilisés dans l'Inférence Active et les cadres connexes. En normalisant la façon dont les modèles sont décrits, le GNN permet une communication plus claire entre les chercheurs, une traduction plus facile entre les implémentations et des outils plus robustes autour de la spécification et de l'analyse des modèles.
Le GNN a été initialement publié sous le nom de Smékal et Friedman (2023) dans la revue Active Inference, archivée ouvertement sur Zenodo.
GNN dispose d'un dépôt actif et a été utilisé dans plusieurs projets de l'Institut. La documentation et des exemples sont disponibles via le dépôt.
Les contributions incluent les travaux de spécification, le développement d'outils, la documentation et l'application des GNN à de nouveaux domaines de modélisation. Une expérience en modélisation formelle ou en Active Inference est utile.
Surfaces clés
Ressources associées
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Audience: Newcomer
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Audience: Researcher
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Project repository for multiagent Active Inference modeling work.
Audience: Developer
Generalized Notation Notation project repository for model communication.
Audience: Developer
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Audience: Researcher
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Audience: Researcher
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Pages officielles
Audience: Contributor
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Audience: Contributor
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Audience: Researcher
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Audience: Researcher
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Répositoires
Audience: Researcher
Computational meta-analysis of Active Inference literature with nanopublication and knowledge-graph outputs.
Audience: Learner
Active Inference and RxInfer.jl
Audience: Researcher
Ontology-oriented repository for shared Active Inference concepts and decentralized science knowledge infrastructure.
Audience: Developer
Notebook-based applied Active Inference work connected to blockchain-adjacent and generative modeling examples.
Audience: Developer
Python models and materials for ant-inspired multiagent Active Inference.
Audience: Researcher
Active Inference & Category Theory
Audience: Researcher
Public content repository for the Active Inference Journal and related publication infrastructure.
Audience: Researcher
Active Entity Ontology for Science