Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Active Inference: 5th International Workshop, IWAI 2024, Oxford, UK, September 9-11, 2024, Revised Selected Papers

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
  • Formāts - EPUB+DRM
  • Cena: 71,37 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This book constitutes the revised selected papers of the 5th International Workshop on Active Inference, IWAI 2024, held in Oxford, UK, during September 911, 2024.





The 17 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 54 submissions. They were organized in topical sections as follows: Modeling Behaviour and Emotions; Hybrid Continuous-discrete Systems; Structure Learning; Multi-agent Systems; Epistemic Sampling; Robot Control; and Sustainability and Contextuality.

.- Modeling behaviour and emotions.
.- Towards Interaction Design with Active Inference: A Case Study on Noisy Ordinal Selection.
.- Modelling Agency Perception in Depression Using Active Inference: A Multi-Agent Behavioural Study.
.- Free Energy in a Circumplex Model of Emotions.
.- Hybrid continuous-discrete systems.
.- Learning in Hybrid Active Inference Models.
.- Learning and embodied decisions in active inference.
.- Structure learning.
.- Online Structure Learning with Dirichlet Processes through Message Passing.
.- Exploring and Learning Structure: Active Inference Approach in Navigational Agents.
.- Multi-agent systems.
.- Belief sharing: a blessing or a curse.
.- Coupled autoregressive active inference agents for control of multi-joint dynamical systems.
.- Reactive Environments for Active Inference Agents with RxEnvironments.
.- Epistemic sampling.
.- Selection of Exploratory or Goal-Directed Behavior by a Physical Robot Implementing Deep Active Inference.
.- Epistemic Value Anticipation into the Deep Active Inference Model.
.- Robot control.
.- Planning to avoid ambiguous states through Gaussian approximations to non-linear sensors in active inference agents.
.- Message Passing-based Bayesian Control of a Cart-Pole System.
.- Reducing Intuitive-Physics Prediction Error through Playing.
.- Sustainability and contextuality.
.- Modeling Sustainability under Active Inference through resource management.
.- Contextuality, Cognitive engagement, and Active Inference.