Stratégies d'échantillonnage pour l'apprentissage par renforcement batch (original) (raw)
Related papers
Apprentissage par renforcement batch fondé sur la reconstruction de trajectoires artificielles
Cet article se situe dans le cadre de l'apprentissage par renforcement en mode batch, dont le problème central est d'apprendre, à partir d'un ensemble de trajectoires, une politique de décision optimisant un critère donné. On considère plus spécifiquement les problèmes pour lesquels l'espace d'état est continu, problèmes pour lesquels les schémas de résolution classiques se fondent sur l'utilisation d'approximateurs de fonctions. Cet article propose une alternative fondée sur la reconstruction de "trajectoires artificielles" permettant d'aborder sous un angle nouveau les problèmes classiques de l'apprentissage par renforcement batch. Mots-clés : Apprentissage par renforcement batch.
Stratégies d'échantillonnages des peuplements (cours Licence on line)
Il est important sinon primordial de savoir à quoi sert l’échantillonnage. En écologie, il est généralement impossible de mesurer une ou des caractéristiques sur l’ensemble des unités d’un groupe d’intérêt. Ceci peut résulter de plusieurs causes, telles des contraintes de temps, d’argent ou un manque de personnel qualifié. Ou encore, il peut être impossible de mettre la main sur l’ensemble des individus d’une population. De fait, il est probablement impossible de mesurer la hauteur de tous les arbres d’une forêt de plusieurs milliers d’hectares. On ne mesure donc pas « tout » qui peut être un système biologique (ce ne serait plus un échantillonnage, et ce serait, de plus, techniquement et conceptuellement impossible), mais bien un fragment de l’ensemble, prélevé pour juger de certaines propriétés de ce « tout » d’où la nécessité de l’échantillonnage. Mots clés : Echantillonnage – Ecologie - Niveaux de perception – Structure des peuplements -Phytosociologie
On s'intéresse au problème de généralisation min max dans le cadre de l'apprentissage par renforcement batch et déterministe. Le problème a été originellement introduit par . Dans un premier temps, on montre que le problème est NP-dur. Dans le cas où l'horizon d'optimisation vaut 2, on développe deux schémas de relaxation. Le premier schéma fonctionne en éliminant des contraintes de telle sorte qu'on obtienne un problème soluble en temps polynomial. Le deuxième schéma est une relaxation Lagrangienne conduisant à un problème conique-quadratique. On montre théoriquement et empiriquement que ces deux schémas permettent d'obtenir de meilleurs résultats que ceux proposés par .
Modèle crédibiliste pour l'échantillonnage en apprentissage actif
Rencontres francophones sur la logique floue et ses applications, 2021
En apprentissage automatique, la performance d'un modèle supervisé dépend souvent du volume de donnéeś etiquetées. Entraîner un modèle sur un grand nombre de données nécessite donc l'étiquetage de beaucoup d'observations et requiert souvent une expertise coûteuse en temps et en argent. Une des solutions consiste alorsà externaliser le travail d'étiquetageà une foule de contributeurs dont les qualifications visa -vis du domaineétudié seront nécessairement inégales, occasionnant des erreurs d'étiquetage. L'apprentissage actif propose une solution au problème de coût lié auxétiquettes, en impliquant le classificateur dans le choix des données d'entraînement. Ce paradigme peutêtre combinéà la théorie des fonctions de croyance afin de modéliser l'incertitude dans l'étiquetage des données. Nous proposons dans cet article une méthode pour sélectionner les observationsà etiqueter, fondée sur des entropies crédibilistes.
Recruter de meilleurs échantillons en éducation
Didactique
Pour générer des conclusions valables, les études en éducation doivent reposer sur des échantillons de qualité. En plus d’être d’une taille suffisante, ces derniers doivent être représentatifs, c’est-à-dire être une version miniature de la population. Le présent article méthodologique décrit les défis liés au recrutement d’un échantillon de qualité étant donné l’impossibilité de recruter purement au hasard. Cette impossibilité découle des règles éthiques régissant les sciences sociales en général, incluant la recherche en éducation et en didactique. Nous avançons que malgré son utilité, la stratification (ex. : représenter les filles et les garçons dans des proportions réalistes) ne garantit pas la représentativité. Nous faisons également valoir que l’impératif de reproductibilité (c.-à-d. de démontrer que d’autres échantillons mènent à des résultats similaires) ne dispense pas les chercheurs de constamment s’efforcer de recruter les meilleurs échantillons possibles. À cette fin, l’...
Stratégie de modélisation de matériaux aléatoirement renforcés
-Notre but est de proposer un modèle d'un géomatériau composite aléatoirement renforcé de type TexSol T M [1, 2] (un mélange sable-fil). La stratégie de modélisation consiste à découper un cube de TexSol T M en fines plaques, le problème initial est alors décomposé en n modèles plaque donnant une formulation 2D homogène et déterministe après passage à la limite par Γ-convergence (voir [3] pour la méthode). Nous reconstruisons alors une structure 3D homogène et déterministe par une intégration variationnelle. Nos différents résultats sont validés par une étude numérique. Mots clés-Modélisation variationnelle, homogénéisation de matériaux composites, analyse numérique, analyse asymptotique, problème non-local.
Contrôle de formation d'un réseau de drones à base d'apprentissage par renforcement
2019
Nous presentons dans cet article une solution innovante basee sur un algorithme d'apprentissage par renforcement, le Q-learning, pour le controle de formation d'un reseau de drones par un unique operateur. Pour suivre automatiquement le drone maitre, le seul teleguide, tous les autres n'utilisent que les puissances de signal recues durant les communications ad hoc. Grâce a ces seules valeurs obtenues en temps-reel, nous montrons que la formation peut etre parfaitement maintenue en appliquant notre schema comportemental. La solution proposee a ete implantee sous forme protocolaire et testee sous ns-3. Les experimentations montrent l'efficacite de notre approche.
Apprentissage par renforcement appliqu�� �� la commande des syst��mes ��lectriques
Proceedings of" Les Journées Electrotechnique du Futur 2009", 2009
Cet article propose une revue de littérature concernant les applications de l'apprentissage par renforcement à la commande des systèmes électriques. L'apprentissage par renforcement a pour caractéristique principale de résoudre des problèmes de commande optimale à partir de la seule observation des trajectoires du système. Il présente l'intérêt de ne pas requérir de connaissance à priori sur la dynamique du système à commander et convient ainsi aux problèmes de commande des systèmes complexes. Dans un premier temps, l'article détaille les caractéristiques des problèmes auxquels l'apprentissage par renforcement s'applique, puis cette technique est décrite. Ensuite, deux exemples classiques d'application aux systèmes électriques sont présentés.
Modélisation de stratégies par Apprentissage et Anticipation génétiques
La théorie des jeux se présente essentiellement comme une théorie mathématique qui vise à substituer un calcul au pur hasard ou à la simple intuition dans la conduite à tenir dans une situation de concurrence. Cette théorie a été très largement utilisée pour la définition de programmes informatiques. Nous avons tenté de concevoir un système artificiel capable de jouer efficacement à des jeux particuliers auxquels la Théorie des Jeux ne peut s'appliquer d'une façon satisfaisante (comme pour les jeux à information non complète ou imparfaite). Notre système a la faculté, lorsqu'il ne trouve pas de solution lui assurant la victoire, de jouer par anticipation en fonction d'une modélisation du comportement de son adversaire qu'il élabore et raffine en temps réel au cours des parties qu'il joue contre lui. L'architecture proposée repose sur deux systèmes de classeurs génétiques qui permettent, l'un de modéliser le comportement des adversaires et l'autre de jouer en fonction de cette modélisation. Des expérimentations sur les capacités d'apprentissage de stratégies de notre système ont été menées sur un jeu stratégique simple. Les résultats illustrent l'intérêt de notre approche en montrant la supériorité d'un tel système sur des adversaires humains ou artificiels classiques (probabilistes simples et probabilistes adaptatifs).
Master MVA: Apprentissage par renforcement Lecture: 3
Considérons K bras (actions, choix) définis par des distributions (ν k ) 1≤k≤K à valeurs dans [0, 1], de loi inconnues. A chaque instant, l'agent choisit un bras I t ∈ {1, . . . , K} et observe une récompense x t ∼ ν It , réalisation indépendante (des récompenses passées) générée selon la loi du bras I t . Son objectif est de maximiser la somme des récompenses qu'il reçoit, en espérance.