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Construction d'arbres de d’habiletés / compétences | |||
Constructing skill trees (CST) is a hierarchical reinforcement learning algorithm which can build skill trees from a set of sample solution trajectories obtained from demonstration. CST uses an incremental MAP (maximum a posteriori) change point detection algorithm to segment each demonstration trajectory into skills and integrate the results into a skill tree. CST was introduced by George Konidaris, Scott Kuindersma, Andrew Barto and Roderic Grupen in 2010. | |||
En apprentissage par renforcement, la construction d'arbres d’habiletés (CAH) est un algorithme hiérarchique qui construit des arbres d’habiletés à partir d'un ensemble de solutions obtenues par démonstration. | |||
Compléments: L’algorithme CAH utilise un algorithme de détection de ruptures pour segmenter chaque trajectoire de démonstration en habiletés et intégrer les résultats dans un arbre. CAH a été créé par George Konidaris, Scott Kuindersma, Andrew Barto et Roderic Grupen en 2010. | |||
Un algorithme de détection de ruptures a pour but de repérer dans le temps ou l’espace l’endroit où une variable (ou signal) change, ce qui se traduit par un changement dans sa distribution statistique. | |||
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Version du 25 novembre 2022 à 06:12
en construction
Définition
Construction d'arbres de d’habiletés / compétences Constructing skill trees (CST) is a hierarchical reinforcement learning algorithm which can build skill trees from a set of sample solution trajectories obtained from demonstration. CST uses an incremental MAP (maximum a posteriori) change point detection algorithm to segment each demonstration trajectory into skills and integrate the results into a skill tree. CST was introduced by George Konidaris, Scott Kuindersma, Andrew Barto and Roderic Grupen in 2010. En apprentissage par renforcement, la construction d'arbres d’habiletés (CAH) est un algorithme hiérarchique qui construit des arbres d’habiletés à partir d'un ensemble de solutions obtenues par démonstration. Compléments: L’algorithme CAH utilise un algorithme de détection de ruptures pour segmenter chaque trajectoire de démonstration en habiletés et intégrer les résultats dans un arbre. CAH a été créé par George Konidaris, Scott Kuindersma, Andrew Barto et Roderic Grupen en 2010. Un algorithme de détection de ruptures a pour but de repérer dans le temps ou l’espace l’endroit où une variable (ou signal) change, ce qui se traduit par un changement dans sa distribution statistique.
Français
XXXXXXXXX
Anglais
Constructing skill trees
Constructing skill trees (CST) is a hierarchical reinforcement learning algorithm which can build skill trees from a set of sample solution trajectories obtained from demonstration. CST uses an incremental MAP (maximum a posteriori) change point detection algorithm to segment each demonstration trajectory into skills and integrate the results into a skill tree. CST was introduced by George Konidaris, Scott Kuindersma, Andrew Barto and Roderic Grupen in 2010.
Contributeurs: Imane Meziani, wiki