基于主动推理的张量网络规划

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Planning with tensor networks based on active inference 基于主动推理的张量网络规划 https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2632-2153/ad7571/pdf https://github.com/SWauthier/aif-mps 摘要 张量网络（TNs）近年来在应用方面不断增加。尽管它们最初是为模拟多体量子系统而开发的，但其应用范围已经扩展到机器学习领域。本研究通过将矩阵乘积态（MPS）的生成建模能力与主动推理提供的动作选择算法相结合，进一步拓展了张量网络的应用范围，专注于规划任务。矩阵乘积态能够应对维度灾难、表示概率分布，并动态发现隐藏变量，这使得其成为主动推理中生成模型的有趣选择，因为主动推理依赖于对环境中隐藏状态的“信念”。我们在T型迷宫和冻结湖环境中评估了我们的方法，并展示了基于张量网络的智能体在主动推理下如预期般以贝叶斯最优的方式行动。 关键词：主动推理、 ………………………………