概要
cpomdp Active Inference 継続的な状態の厳密なCPOMDPをPythonに持ち込む。エージentsは、継続的な隠れ状態に対してガウス信念を維持し、Forneyスタイルのファクターグラフ上でメッセージのやりとりを行い、宣言されたアクションセットにおける期待自由エネルギーを最小限に抑え、証明可能な許容範囲のアクションを選択する。
このページは機械翻訳によって英語から日本語に翻訳されました。 英語のオリジナルをご覧ください。
Python開発者、連続状態 Active Inference モデルを実装中の研究者、エンジニア
cpomdp — Active Inference for Python
テスト済みで記録された継続状態 Active Inference ライブラリ in Python。
リード: Daniel Corva
cpomdpは、連続状態のActive Inference用のオープンソースPythonライブラリです。これは、ファクトグラフメッセージ送信、Kalmanフィルタリングと参照フィルタリング、状態依存の観測とプロセスノイズ、証明可能な許容範囲、そしてマッチされた古典的な制御ベースラインを提供します。
参加する
DiscordとGitHubに参加いただき、数値解析、JAX/NumPy参照核、Kalmanフィルタリング、連続的な生成モデルのための参考核に関する興味がある方々は歓迎します。
公刊とリンク
GitHubのオープンソースで開発され、ドキュメンテーションはcpomdp.inferogenesis.com、リリースはPyPIのcpomdpとして公開されています。最初の関連論文、「状態依存の観測ノイズの再導入が線形ガウシアン Active Inference のエピステミック価値を再び導入する」（arXiv:2607.20306、2026年）は、このライブラリが状態依存のノイズを処理する機能を説明しています。
関連リソース
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Discord invite
Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
communitydiscord
Ecosystem shortlink
Audience: Researcher
Public ecosystem shortlink for Institute context, projects, activities, and conceptual maps.
researchecosystem
cpomdp repository
Audience: Developer
Source repository for the cpomdp continuous-state Active Inference library.
cpomdpactive-inferencepythonopen-source
cpomdp documentation
Audience: Developer
Documentation for the cpomdp library: API reference, tutorials, and worked examples.
cpomdpdocumentationpython
cpomdp on PyPI
Audience: Developer
Released cpomdp packages on the Python Package Index, installable with pip.
cpomdppythonpackage
State-Dependent Observation Noise Reintroduces Epistemic Value in Linear-Gaussian Active Inference (arXiv:2607.20306)
Audience: Researcher
Preprint showing that state-dependent observation noise reintroduces epistemic value in linear-Gaussian Active Inference; the result cpomdp implements.
cpomdpactive-inferenceepistemic-valuepreprint