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L'apprentissage par renforcement inverse | L'apprentissage par renforcement inverse (''Inverse Reinforcement Learning (IRL'') 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 1) la mesure du comportement d'un agent dans le temps, dans diverses circonstances; 2) mesures des entrées sensorielles de cet agent; 3) un modèle de l'environnement physique (y compris le corps de l'agent): déterminez la fonction de récompense optimisée par l'agent.<br /> | Étant donné 1) la mesure du comportement d'un agent dans le temps, dans diverses circonstances; 2) mesures des entrées sensorielles de cet agent; 3) un modèle de l'environnement physique (y compris le corps de l'agent): déterminez la fonction de récompense optimisée par l'agent.<br /> | ||
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Version du 21 juillet 2019 à 22:36
Définition
L'apprentissage par renforcement inverse (Inverse Reinforcement Learning (IRL) 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 1) la mesure du comportement d'un agent dans le temps, dans diverses circonstances; 2) mesures des entrées sensorielles de cet agent; 3) 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 n.m.
apprentissage par imitation n.f.
Anglais
Inverse Reinforcement Learning (IRL)
Contributeurs: Evan Brach, Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
