개요
pymdp는 부분 관측 마르코프 결정 프로세스에 대한 이산 상태 Active Inference를 구현하며, PubMed에 색인된 단계별 튜토리얼을 통해 커뮤니티에 소개되었습니다. Conor Heins가 이끄는 infer-actively 조직에서 유지 관리하며, 연구소의 계산 도메인 페이지 및 학습 자료 전반에 걸쳐 참조되는 기초 도구입니다.
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리서처와 개발러가 파이썬에서 생성 모델을 만드거나 시뮬레이션하는 다중 상태 기반 인ference를 위한 활동적 인퍼런스 디트로마이크 모델들을
pymdp
파티오 보ervableObject 마르코프 의사결정 프로세스에 대한 활동적 인퍼런스를 위한 파이썬 구현.
대표: Conor Heins
pymdp는 이산 상태(POMDP) Active Inference용 오픈 소스 Python 패키지로, 생성 모델을 구축하고 시뮬레이션하기 위해 연구 커뮤니티에서 널리 사용됩니다. 이는 연구소 자체 프로젝트와는 별개의 외부 생태계 구현이며, 연구소는 이를 참조하고 학습 자료를 구축합니다.
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