Web付録 01 第1章対応
変分自由エネルギーを式から理解する
KLダイバージェンスはなぜ0以上なのか。そこから、自由エネルギーがサプライズの上界になること、そして「複雑性−正確性」への分解までを導きます。
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本書で「ウェブ上の付録に回した」式変形と、数式と概念の対応をここに掲載しています。式を追いたい読者にも、まず意味をつかみたい読者にも読めるように書いています。
第1章の変分自由エネルギーの式を土台にして、第4章の期待自由エネルギーへ進みます。初めて読む場合は、この順番がおすすめです。
Web付録 01 第1章対応
KLダイバージェンスはなぜ0以上なのか。そこから、自由エネルギーがサプライズの上界になること、そして「複雑性−正確性」への分解までを導きます。
付録01を読むWeb付録 02 第4章対応
部分観測マルコフ決定過程(POMDP)の考え方を導入し、期待自由エネルギーを認識価値と外的価値へ分解します。事前選好分布 C の役割も整理します。
付録02を読む本文の記号はそのまま使います。時間発展を説明するために付録で新たに導入する記号についてのみ、本文との対応を示します。
| 意味 | 本文 | Web付録 |
|---|---|---|
| 外界の | x | 第1章は x。 |
| 感覚入力・観察 | y | 第1章は y。 |
| 認識モデル | q(x) | q(x)/q(sτ | ·) |
| 生成モデル | p(y, x) | 同じ p |
| 変分 | F(q, p | y) F(y, p | q)(式(2)) | 同じ F(引数の |
| 期待自由エネルギー | 名称で | 補助記号 G(π) を |
| 事前選好分布 | C | C が |
本文では一般式に log、KLダイバージェンスの展開式に ln が現れます。付録では自然対数であることを明確にするため、導出を ln に統一します。どの底を使っても、一貫していれば結論は変わりません。
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