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Apprentissage par renforcement factorisé pour le comportement de personnages non joueurs

Revue D'Intelligence Artificielle, 2009
Dans cet article, nous appliquons une méthode générale d'apprentissage par renforcement pour la mise au point automatique de comportements de personnages non joueurs d'un jeu vidéo de tir à la première personne, Counter-Strike©. Le résultat de l'apprentissage est un ensemble d'arbres de décision représentant de façon lisible un modèle du problème et la
Olivier Sigaud
exaly   +4 more sources

Méta-enseignement : génération active d’exemples par apprentissage par renforcement [PDF]

open access: yes, 2020
The motivating application behind this architecture is a discrete optimisation problem whose solution we aim to predict using neural networks. A main challenge of solving this problem by machine learning lies in the high (and variable) labelling cost associated to the various instances, which leads to an expensive and difficult dataset generation.
Larocque, Stéphanie
openaire   +2 more sources

Apprentissage par renforcement développemental

L'apprentissage par renforcement permet à un agent d'apprendre un comportement qui n'a jamais été préalablement défini par l'homme. L'agent découvre l'environnement et les différentes conséquences de ses actions à travers des interactions avec celui-ci : il apprend de sa propre expérience, sans avoir de connaissances préétablies des buts ni des effets ...
exaly   +2 more sources

Apprentissage collectif par renforcement d'inspiration biologique ? Le système hamelin

open access: yes, 2003
L'apprentissage par renforcement devient difficile dans le cadre multi-agent car il faut prendre en compte la multiplicité des points de vue. Cet article présente une simulation inspiré d'un phénomène de spécialisation observé dans des groupes de rats.
Thomas, Vincent
core   +4 more sources

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