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Contrôle, agentivité et apprentissage par renforcement
, 2018 Le sentiment d’agentivité est défini comme le sentiment de contrôler nos actions, et à travers elles, les évènements du monde extérieur. Cet ensemble phénoménologique dépend de notre capacité d’apprendre les contingences entre nos actions et leurs résultats, et un algorithme classique pour modéliser cela vient du domaine de l’apprentissage par ...
Théro, Héloïse
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Méta-apprentissage par renforcement pour le contrôle adaptatif
Avec l'avènement de l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle a franchi un pas décisif vers l'automatisation des tâches de grande dimensionnalité. L'apprentissage par renforcement a été révolutionné grâce aux nouveaux concepts de représentation profonde.Yesmina Jaafra
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Apprentissage par renforcement d'actes de communication dans un système multi-agent
Revue d'intelligence artificielle, 2010Dans ce papier, nous nous intéressons à l’apprentissage par renforcement pour la communication entre agents dans les SMA. L’étude de la littérature nous a permis de mettre en évidence trois principaux problèmes. Tout d’abord il est nécessaire pour l’agent de construire les actes de communication qu’il utilise pour communiquer avec les autres agents ...
Hoët, Shirley, Sabouret, Nicolas
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Apprentissage par renforcement dans la narcolepsie de type 1
Médecine du Sommeil, 2018Objectif La narcolepsie de type I (NC1) est caracterisee par la perte selective des neurones a hypocretine. De par ses connexions avec les systemes dopaminergiques, le deficit en hypocretine pourrait alterer les apprentissages par renforcement positif ou negatif.
L. Griffon +3 more
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Explicabilité en Apprentissage par Renforcement : vers une Taxinomie Unifiée.
International audienceThe issue of explainability is a current important concern in artificial intelligence, specifically in reinforcement learning. In this article, we propose a new classification of explainable reinforcement learning techniques.
Maxime Alaarabiou +2 more
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Apprentissage par renforcement dans un système de filtrage adaptatif.
2004RÉSUMÉ. Cet article présente une méthode incrémentale d'apprentissage des profils dans les systèmes de filtrage d'information. Cette méthode est basée sur le principe de renforcement. L'idée de base consiste à construire, à chaque arrivée d'un document pertinent, un profil ' provisoire ' permettant de sélectionner le document en question avec un score '
Mohand Boughanem +2 more
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Communication et apprentissage par renforcement pour une équipe d'agents.
2004Nous présentons un nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement pour des systèmes multi-agents coopératifs. Le problème de contrôle est formalisé comme un processus de décision markovien que nous cherchons à résoudre de manière décentralisée.
Szer, Daniel, Charpillet, François
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Apprentissage par renforcement pour la conception de Systèmes Multi-Agents Réactifs
Tech. Sci. Informatiques, 2003Nous proposons une nouvelle méthodologie d'apprentissage par renforcement (AR) pour la conception de systèmes multi-agents réactifs. Bien que le cadre réaliste d'agents situés avec des perceptions locales sorte du cadre théorique de convergence des algorithmes classiques d'apprentissage par renforcement, notre méthode permet à chaque agent d'apprendre ...
Dutech, Alain +2 more
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Apprentissage par renforcement indirect dans les systèmes de classeurs
2003Les systèmes de classeurs sont des systèmes à base de règles qui combinent une capacité d'apprentissage par renforcement et une capacité de généralisation. Au lieu d'associer des valeurs à des couples (état, action), comme c'est le cas dans le cadre de l'apprentissage par renforcement tabulaire, ils associent des valeurs à des couples (condition ...
Gérard, Pierre, Sigaud, Olivier
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