개요
pymdp 다리진 상태의 활성 인퍼인트를 갖춘 부분적으로 관측 가능한 마르코프적 의사결정 과정을 위한 것을 implements하고, 이는 infer-actively 조직이 유지하며, 지도자로 Conor Heins가 있는 커뮤니티에 소개되었습니다. 이 도구는 인스터이의 기계학습 페이지와 교육 자료에서 참조됩니다.
이 페이지는 기계 번역된 영어 페이지입니다. 영어 원본 보기
리서처와 개발러가 파이썬에서 생성 모델을 만드거나 시뮬레이션하는 다중 상태 기반 인ference를 위한 활동적 인퍼런스 디트로마이크 모델들을
파티오 보ervableObject 마르코프 의사결정 프로세스에 대한 활동적 인퍼런스를 위한 파이썬 구현.
Lead: Conor Heins
pymdp는 연구community에서 생성모델 구축과 시뮬레이션을 위해 사용되는 오픈소스의 Python 패키지입니다. 이 패키지는 ActiveInference에 대한 확장적인ecosystem임으로, Institute 자체 프로젝트와는 독립되어 있으며 Institute가 이를 참조하고 교육자료를 만들 때 활용합니다.
pymdp 다리진 상태의 활성 인퍼인트를 갖춘 부분적으로 관측 가능한 마르코프적 의사결정 과정을 위한 것을 implements하고, 이는 infer-actively 조직이 유지하며, 지도자로 Conor Heins가 있는 커뮤니티에 소개되었습니다. 이 도구는 인스터이의 기계학습 페이지와 교육 자료에서 참조됩니다.
contribution, issue, 그리고 논의는 직접 위쪽 GitHub 저장소에서 일어나며, institute의 Discord은 그곳에 있는 사람들이 그것을 기반으로 하는 컬래버레이터를 찾을 좋은 장소입니다.
관련 자료
Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.