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Pesquisadores e desenvolvedores que estão construindo ou simulando modelos generativos de Inferência Ativa em estado discreto em Python.
Uma implementação em Python do Active Inference para Processos Decisórios de Markov Observáveis Parcialmente.
Lead: Conor Heins
pymdp é um pacote Python de código aberto para inferência discreta (POMDP) Active Inference, amplamente utilizado pela comunidade de pesquisa para construir e simular modelos generativos. É uma implementação do ecossistema externo, distinta dos próprios projetos do Instituto, que o Instituto referencia e utiliza para desenvolver materiais de aprendizagem.
pymdp implementa Active Inference de estado discreto para Processos Decisórios de Markov Observáveis Parciais, e foi introduzido à comunidade através de um tutorial passo a passo indexado no PubMed. É mantido pela organização infer-ativamente, liderada por Conor Heins, e é uma ferramenta fundamental referenciada na página do domínio Computacional do Instituto e nos materiais de aprendizagem.
As contribuições, problemas e discussões ocorrem diretamente no repositório GitHub principal; o Discord do Instituto é um bom lugar para encontrar colaboradores que estão construindo sobre ele.
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Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.