arXiv 论文：用变分消息传递实现主动推理中的参数学习
原文标题：Parameter Learning in Active Inference via Variational Message Passing
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论文提出在主动推理框架下通过变分消息传递进行参数学习，解决均值场分解导致信息增益消失的问题。作者为每个因子引入独立参数先验，在网格 POMDP 实验中实现边规划边学习模型参数，每回合均能到达目标。
- 问题
- 主动推理中均值场分解会使信息增益项消失，难以边规划边学参数。
- 方法
- 为每个因子设独立参数先验并在 rollout 中冻结，用变分消息传递恢复信息增益。
- 结果
- 网格 POMDP 实验中每回合均能到达目标
- 影响
- 为带参数不确定性的规划提供闭式可解方案，对基于主动推理的智能体设计有参考价值。
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