Apprentissage par Renforcement Développemental en Robotique Autonome

Luc Sarzyniec 1 Olivier Buffet 1 Alain Dutech 1
1 MAIA - Autonomous intelligent machine
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Cet article présente une approche développementale de l'apprentissage par renforcement dans un cadre de robotique autonome. Le but est de permettre au robot de tirer parti de la richesse de son environnement sans que cette richesse ne le noie sous trop d'information à traiter. L'idée principale testée ici est de faire croître les capacités perceptives et motrices de l'agent au fur et à mesure de l'apprentissage. Cette approche est combinée avec un apprentissage par renforcement classique (Q-Learning) s'appuyant sur un approximateur de fonction non-linéaire (perceptron multi-couche). Au travers d'expériences encore préliminaires, nous montrons le potentiel de cette approche.
Type de document :
Communication dans un congrès
Conférence d'Apprentissage - CAP 2011, May 2011, Chambéry, France. 2011
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Contributeur : Alain Dutech <>
Soumis le : mardi 18 octobre 2011 - 14:52:52
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:51
Document(s) archivé(s) le : jeudi 15 novembre 2012 - 09:55:52

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Luc Sarzyniec, Olivier Buffet, Alain Dutech. Apprentissage par Renforcement Développemental en Robotique Autonome. Conférence d'Apprentissage - CAP 2011, May 2011, Chambéry, France. 2011. 〈inria-00633426〉

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