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Détection du spectre par apprentissage par renforcement (RL)
2020Ayari, Ahmed, Bouallegue, Ammar
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Algorithmes de sortie du Piège de la Zone Ennuyeuse en apprentissage par renforcement
Arima, 2021Paulin Melatagia Yonta
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Apprentissage par renforcement dans un système multi-agents
2000Longtemps l'Intelligence Artificielle s'est attachée à faire effectuer par un unique agent des tâches plus ou moins complexes. Les méthodes exactes, cherchant par des méthodes systématiques à résoudre un problème, sont hélas souvent inexploitables quand des contraintes de taille mémoire ou de temps-réel entrent en jeu.
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Apprentissage par renforcement et planification adaptative - Revue d'Intelligence Artificielle
2013Dans un univers inconnu ou changeant, il est nécessaire d'interagir régulièrement avec l'environnement, dans le temps et dans l'espace, afin de recalculer ses décisions et de s'adapter aux caractéristiques découvertes au fur et à mesure, par interaction.
Zanuttini, Bruno +2 more
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Apprentissage par renforcement exploitant la structure additive des MDP factorisés
2007SDYNA est un cadre algorithmique générique pour traiter des problèmes d’apprentissage par renforcement factorisés de grande taille dont la structure est inconnue selon une approche à base de modèles. L’approche consiste à construire incrémentalement les fonctions de transition et de récompense d’un FMDP tout en utilisant des techniques de planification
Degris, Thomas +2 more
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Adaptation de la matrice de covariance pour l’apprentissage par renforcement direct
Revue D'Intelligence Artificielle, 2013Freek Stulp, Olivier Sigaud
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