« Apprentissage par renforcement inverse » : différence entre les versions
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L'apprentissage par renforcement inverse (''Inverse Reinforcement Learning'' ) consiste à dériver une fonction de récompense du comportement observé. Bien que l'apprentissage par renforcement ordinaire implique l'utilisation de récompenses et de punitions pour apprendre un comportement, en IRL la direction est inversée et un robot observe le comportement d'une personne pour déterminer l'objectif que ce comportement semble viser. Le problème IRL peut être défini comme suit: | L'apprentissage par renforcement inverse (''Inverse Reinforcement Learning'' ) consiste à dériver une '''[[fonction de récompense]]''' du comportement observé. Bien que l'apprentissage par renforcement ordinaire implique l'utilisation de récompenses et de punitions pour apprendre un comportement, en IRL la direction est inversée et un robot observe le comportement d'une personne pour déterminer l'objectif que ce comportement semble viser. Le problème IRL peut être défini comme suit: | ||
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* un modèle de l'environnement physique (y compris le corps de l'agent): déterminez la fonction de récompense optimisée par l'agent. | |||
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==Sources== | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Apprenticeship_learning Source : Wikipedia] | |||
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Dernière version du 30 août 2024 à 13:57
Définition
L'apprentissage par renforcement inverse (Inverse Reinforcement Learning ) consiste à dériver une fonction de récompense du comportement observé. Bien que l'apprentissage par renforcement ordinaire implique l'utilisation de récompenses et de punitions pour apprendre un comportement, en IRL la direction est inversée et un robot observe le comportement d'une personne pour déterminer l'objectif que ce comportement semble viser. Le problème IRL peut être défini comme suit:
Étant donné
- la mesure du comportement d'un agent dans le temps, dans diverses circonstances;
- mesures des entrées sensorielles de cet agent;
- un modèle de l'environnement physique (y compris le corps de l'agent): déterminez la fonction de récompense optimisée par l'agent.
Voir apprentissage par renforcement
Français
apprentissage par renforcement inverse
apprentissage par imitation
Anglais
inverse reinforcement learning
IRL
Sources
Contributeurs: Evan Brach, Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
