Hackathon | Créer une IA plus sécuritaire pour la santé mentale des jeunes
Du 16 au 23 mars 2026, rejoignez une communauté dynamique dédiée à exploiter la puissance de l'IA pour créer des solutions favorisant le bien-être mental des jeunes.
La prochaine rencontre, qui aura lieu le 12 février à Mila, permettra de renforcer la compréhension des enjeux qui entourent la sécurité en IA et de partager les meilleures pratiques entre chercheur·euse·s académiques et chercheur·euse·s de l’industrie.
Apprenez à tirer parti de l’IA générative pour soutenir et améliorer votre productivité au travail. La prochaine cohorte se déroulera en ligne les 24 et 26 février 2026, en anglais.
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Rosie Zhao
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Policy Gradient Methods in the Presence of Symmetries and State Abstractions
Policy gradient methods are extensively used in reinforcement learning as a way to optimize expected return. In this paper, we explore the e… (voir plus)volution of the policy parameters, for a special class of exactly solvable POMDPs, as a continuous-state Markov chain, whose transition probabilities are determined by the gradient of the distribution of the policy's value. Our approach relies heavily on random walk theory, specifically on affine Weyl groups. We construct a class of novel partially observable environments with controllable exploration difficulty, in which the value distribution, and hence the policy parameter evolution, can be derived analytically. Using these environments, we analyze the probabilistic convergence of policy gradient to different local maxima of the value function. To our knowledge, this is the first approach developed to analytically compute the landscape of policy gradient in POMDPs for a class of such environments, leading to interesting insights into the difficulty of this problem.