Auto-organisation modulaire d'une architecture intelligente

Bruno Scherrer 1
1 CORTEX - Neuromimetic intelligence
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Ce papier présente notre démarche sur l'étude de l'auto-organisation modulaire d'un système de décision complètement générique. Dans un premier temps, nous décrivons l'approche de l'apprentissage par renforcement. Nous montrons de quelle façon le cadre formel des processus décisionnels de Markov (PDM) permet de définir précisément la notion de spécialisation modulaire. Ensuite, nous dérivons une abstraction des principes généraux d'auto-organisation de nombreux algorithmes connexionnistes de classification. Nous adaptons ces principes au problème de l'émergence de modules fonctionnels dans un système s'appuyant sur les PDM: un agent amené à résoudre une série de tâches va, au cours du temps, voir différents modules le constituant se spécialiser et former un tout cohérent et efficace. Nous expliquons et justifions notre démarche et dressons des objectifs à court terme.
Document type :
Conference papers
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https://hal.inria.fr/inria-00099399
Contributor : Publications Loria <>
Submitted on : Tuesday, September 26, 2006 - 8:57:43 AM
Last modification on : Thursday, January 11, 2018 - 6:19:48 AM
Long-term archiving on : Wednesday, March 29, 2017 - 12:39:32 PM

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  • HAL Id : inria-00099399, version 1

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Citation

Bruno Scherrer. Auto-organisation modulaire d'une architecture intelligente. Valgo numéro 01-02, La revue en ligne de l'Association des Connexionnistes en THèse, Association des Connexionnistes en THèse, Oct 2001, Montélimar, France, 8 p. ⟨inria-00099399⟩

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