« Fonction de récompense » : différence entre les versions


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[https://members.loria.fr/OBuffet/papiers/jfsma03.pdf Source:  Dutech, Buffet, Charpillet '' Apprentissage par renforcement pour la conception de systèmes multi-agents réactifs'',  Loria 2003]
[https://members.loria.fr/OBuffet/papiers/jfsma03.pdf Source:  Dutech, Buffet, Charpillet '' Apprentissage par renforcement pour la conception de systèmes multi-agents réactifs'',  Loria 2003]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning Source: ''Reinforcement learning'', Wikipedia]


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[[Catégorie:Publication]]
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Version du 31 octobre 2023 à 16:21

Définition

En apprentissage par renforcement, pour une action particulière d'un agent, une fonction de récompense détermine la magnitude de la récompense ou de la pénalité qu'il reçoit en retour de cette action.

En recherche heuristique, une fonction de récompense peut être définie comme l'évaluation d'un état particulier. Par exemple, l'évaluation du résultat d'un coup aux échecs.

Compléments

La fonction de de récompense a généralement un impact significatif sur les résultats d'un apprentissage par renforcement dont le but est de maximiser les récompenses et prédire les meilleures actions possibles dans une situation spécifique.

Français

fonction de récompense

Anglais

reward function

Source: Dutech, Buffet, Charpillet Apprentissage par renforcement pour la conception de systèmes multi-agents réactifs, Loria 2003

Source: Reinforcement learning, Wikipedia

Contributeurs: Claude Coulombe, wiki