La capacité à découvrir des stratégies approximativement optimales dans des domaines à récompenses limitées est cruciale pour appliquer l’apprentissage par renforcement (LR)... En savoir plus

Les agents intelligents peuvent faire face à des environnements sensoriels très riches en apprenant des abstractions d’états non agnostiques. Dans cet article,... En savoir plus

Les approches d’apprentissage par renforcement basées sur un modèle promettent d’être efficaces en échantillons. Une grande partie des progrès réalisés dans les... En savoir plus

La découverte de stratégies d’exploration efficaces est l’un des principaux défis de l’apprentissage par renforcement, en particulier dans le contexte d’environnements de... En savoir plus

La randomisation de domaines est une technique couramment utilisée pour améliorer le transfert de domaine. Elle est souvent utilisée dans un contexte... En savoir plus

L’apprentissage par renforcement (RL) définit généralement un facteur de réduction dans le cadre du processus de décision de Markov. Le facteur d’escompte... En savoir plus

Dans de nombreux paramètres d’apprentissage par renforcement épisodiques à horizon fini, il est souhaitable d’optimiser le retour non actualisé. Dans des paramètres... En savoir plus

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Dans cet article, nous présentons une approche simple d’exploration dans l’apprentissage par renforcement (RL) qui nous permet de développer des algorithmes théoriquement... En savoir plus