Définition autonome de sous-problèmes dans l'apprentissage par renforcement

Daniel Szer 1
1 MAIA - Autonomous intelligent machine
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Plusieurs approches ont été développées pour structurer et faciliter l'apprentissage d'une tâche en utilisant des solutions de tâches plus simples ou moins complexes. Ces approches, souvent nommées apprentissage hiérarchique ou incrémental, nécessitent normalement une décomposition de la tâche par un humain, ou bien la définition de sous-tâches pouvant être utilisées, mais il n'existe pratiquement pas d'algorithmes qui procèdent à la décomposition des problèmes complexes en des tâches plus simples de façon autonome. Nous allons proposer un moyen général permettant la définition de sous-problèmes dans le cadre de l'apprentissage par renforcement, basé sur l'observation de changements dans l'environnement. Nous allons ensuite montrer comment résoudre ces sous-problèmes et comment les solutions à ces derniers peuvent être utilisées pour résoudre le problème initial.
Type de document :
Communication dans un congrès
Troisièmes Journées Nationales sur Processus Décisionnel de Markov et Intelligence Artificielle - PDMIA'03, 2003, Caen, France, 9 p, 2003
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Contributeur : Publications Loria <>
Soumis le : mardi 26 septembre 2006 - 09:40:20
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:51

Identifiants

  • HAL Id : inria-00099688, version 1

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Citation

Daniel Szer. Définition autonome de sous-problèmes dans l'apprentissage par renforcement. Troisièmes Journées Nationales sur Processus Décisionnel de Markov et Intelligence Artificielle - PDMIA'03, 2003, Caen, France, 9 p, 2003. 〈inria-00099688〉

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