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.
Type de document :
Communication dans un congrès
Valgo numéro 01-02, La revue en ligne de l'Association des Connexionnistes en THèse, Oct 2001, Montélimar, France, 8 p, 2001
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Soumis le : mardi 26 septembre 2006 - 08:57:43
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:48
Document(s) archivé(s) le : mercredi 29 mars 2017 - 12:39:32

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

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