Thematische Bibliographien / Apprentissage pas Renforcement

Inhaltsverzeichnis

  1. Zeitschriftenartikel
  2. Dissertationen
  3. Bücher
  4. Buchteile
  5. Berichte der Organisationen

Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Apprentissage pas Renforcement“

Autor: Grafiati
Veröffentlicht am 29. März 2025

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Zeitschriftenartikel zum Thema "Apprentissage pas Renforcement"

1

Toillier, Aurélie, Agathe Devaux-Spartakis, Guy Faure, Danielle Barret, and Catherine Marquié. "Comprendre la contribution de la recherche à l'innovation collective par l'exploration de mécanismes de renforcement de capacité." Cahiers Agricultures 27, no. 1 (2017): 15002. http://dx.doi.org/10.1051/cagri/2017055.

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Le renforcement des capacités à innover apparaît comme un nouveau moyen pour assurer un développement durable dans les pays du Sud. Dans le secteur de l'agriculture, l'innovation est essentiellement collective, ce qui appelle les chercheurs à sortir de leur rôle de producteurs de connaissances pour s'engager auprès des acteurs en situation d'innovation. Si une diversité de pratiques de recherche engagée sont apparues, il n'existe cependant pas aujourd'hui une vision claire des différentes façons dont les chercheurs contribuent à l'innovation. L'objectif de cet article est d'identifier les diff
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2

Van de Kerkhove, Anthony, and Claude Emmanuel Perez-Cano. "La coopération comme moyen pour les apprentissages moteurs en EPS." L'Education physique en mouvement, no. 6 (December 18, 2022): 7–10. http://dx.doi.org/10.26034/vd.epm.2021.3528.

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Si le développement des compétences psycho-sociales à l’école est important et si l’EPS peut jouer un rôle fondamental à ce niveau, il est parfois reproché à certains enseignants d’oublier ce qui fonde notre discipline d’enseignement : le développement de compétences motrices et la transmission d’une culture physique, sportive et artistique. L’enjeu de cet article est de montrer qu’il ne s’agit pas d’opposer ces deux visées puisqu’en apprenant à coopérer, les élèves optimisent grandement leurs apprentissages disciplinaires. Après une rapide exploration des sous-bassement théoriques expliquant
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3

Noulawe Tchamanbe, Landry Steve, and Paulin MELATAGIA YONTA. "Algorithms to get out of Boring Area Trap in Reinforcement Learning." Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 34 - 2020 - Special... (July 2, 2021). http://dx.doi.org/10.46298/arima.6748.

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International audience Reinforcement learning algorithms have succeeded over the years in achieving impressive results in a variety of fields. However, these algorithms suffer from certain weaknesses highlighted by Refael Vivanti and al. that may explain the regression of even well-trained agents in certain environments : the difference in variance on rewards between areas of the environment. This difference in variance leads to two problems : Boring Area Trap and Manipulative consultant. We note that the Adaptive Symmetric Reward Noising (ASRN) algorithm proposed by Refael Vivanti and al. has
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Dissertationen zum Thema "Apprentissage pas Renforcement"

1

Hoffmann, Nicolas. "Data-driven modeling and control for the automation of industrial machinery with limited instrumentation." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAS025.

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Cette thèse étudie l'automatisation de machines industrielles de 25 tonnes, en se concentrant sur la modélisation, le contrôle et la supervision d'une pelleteuse. Les engins de terrassement utilisés dans l'industrie sont souvent en mauvais état et manquent les capteurs nécessaires pour un contrôle précis, limitant le déploiement des systèmes autonomes fonctionnels en laboratoire. Nous proposons d'adapter les méthodologies aux conditions industrielles pour surmonter ces limitations. Nous commençons par identifier la dynamique du bras de la pelleteuse avec un réseau de neurones, déplaçant le déf
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2

Zimmer, Matthieu. "Apprentissage par renforcement développemental." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0008/document.

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L'apprentissage par renforcement permet à un agent d'apprendre un comportement qui n'a jamais été préalablement défini par l'homme. L'agent découvre l'environnement et les différentes conséquences de ses actions à travers des interactions avec celui-ci : il apprend de sa propre expérience, sans avoir de connaissances préétablies des buts ni des effets de ses actions. Cette thèse s'intéresse à la façon dont l'apprentissage profond peut aider l'apprentissage par renforcement à gérer des espaces continus et des environnements ayant de nombreux degrés de liberté dans l'optique de résoudre des prob
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Zimmer, Matthieu. "Apprentissage par renforcement développemental." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0008.

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L'apprentissage par renforcement permet à un agent d'apprendre un comportement qui n'a jamais été préalablement défini par l'homme. L'agent découvre l'environnement et les différentes conséquences de ses actions à travers des interactions avec celui-ci : il apprend de sa propre expérience, sans avoir de connaissances préétablies des buts ni des effets de ses actions. Cette thèse s'intéresse à la façon dont l'apprentissage profond peut aider l'apprentissage par renforcement à gérer des espaces continus et des environnements ayant de nombreux degrés de liberté dans l'optique de résoudre des prob
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Kozlova, Olga. "Apprentissage par renforcement hiérarchique et factorisé." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00632968.

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Cette thèse a été réalisée dans un contexte de simulation industrielle qui s'intéresse aux problèmes de la modélisation du comportement humain dans les simulateurs d'entraînement militaire ou de sécurité civile. Nous avons abordé cette problématique sous l'angle de l'apprentissage et de la planification dans l'incertain, en modélisant les problèmes que nous traitons comme des problèmes stochastiques de grande taille dans le cadre des Processus de Décision Markoviens (MDP). Les MDP factorisés (FMDP) sont un cadre standard de représentation des problèmes séquentiels dans l'incertain, où l'état d
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Filippi, Sarah. "Stratégies optimistes en apprentissage par renforcement." Phd thesis, Ecole nationale supérieure des telecommunications - ENST, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00551401.

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Cette thèse traite de méthodes « model-based » pour résoudre des problèmes d'apprentissage par renforcement. On considère un agent confronté à une suite de décisions et un environnement dont l'état varie selon les décisions prises par l'agent. Ce dernier reçoit tout au long de l'interaction des récompenses qui dépendent à la fois de l'action prise et de l'état de l'environnement. L'agent ne connaît pas le modèle d'interaction et a pour but de maximiser la somme des récompenses reçues à long terme. Nous considérons différents modèles d'interactions : les processus de décisions markoviens, les p
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Théro, Héloïse. "Contrôle, agentivité et apprentissage par renforcement." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEE028/document.

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Le sentiment d’agentivité est défini comme le sentiment de contrôler nos actions, et à travers elles, les évènements du monde extérieur. Cet ensemble phénoménologique dépend de notre capacité d’apprendre les contingences entre nos actions et leurs résultats, et un algorithme classique pour modéliser cela vient du domaine de l’apprentissage par renforcement. Dans cette thèse, nous avons utilisé l’approche de modélisation cognitive pour étudier l’interaction entre agentivité et apprentissage par renforcement. Tout d’abord, les participants réalisant une tâche d’apprentissage par renforcement ten
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7

Munos, Rémi. "Apprentissage par renforcement, étude du cas continu." Paris, EHESS, 1997. http://www.theses.fr/1997EHESA021.

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Le probleme aborde est comment concevoir des methodes permettant a des systemes artificiels d' << apprendre par l'experience >>, c'est a dire de resoudre une tache sans etre explicitement programme pour cela, mais seulement a partir du schema d'apprentissage : essais -> erreur ou succes ii s'agit de definir des methodes, sous forme d'algorithmes, permettant la modification des parametres internes du systeme afin de definir des prises de decisions pertinentes. L'approche developpee est celle de << l'apprentissage par renforcement >> qui se definit naturellement sous la forme d'un probleme de co
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8

Maillard, Odalric-Ambrym. "APPRENTISSAGE SÉQUENTIEL : Bandits, Statistique et Renforcement." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00845410.

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Cette thèse traite des domaines suivant en Apprentissage Automatique: la théorie des Bandits, l'Apprentissage statistique et l'Apprentissage par renforcement. Son fil rouge est l'étude de plusieurs notions d'adaptation, d'un point de vue non asymptotique : à un environnement ou à un adversaire dans la partie I, à la structure d'un signal dans la partie II, à la structure de récompenses ou à un modèle des états du monde dans la partie III. Tout d'abord nous dérivons une analyse non asymptotique d'un algorithme de bandit à plusieurs bras utilisant la divergence de Kullback-Leibler. Celle-ci perm
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9

Lesner, Boris. "Planification et apprentissage par renforcement avec modèles d'actions compacts." Caen, 2011. http://www.theses.fr/2011CAEN2074.

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Nous étudions les Processus de Décision Markoviens représentés de manière compacte via des langages de définition d'actions basés sur le langage STRIPS Probabiliste. Une première partie de ce travail traite de la résolution de ces processus de manière compacte. Pour cela nous proposons deux algorithmes. Un premier, basé sur la manipulation de formules propositionnelles, permet de résoudre de manière approchée les problèmes dans des fragments propositionnels traitables du type Horn ou 2-CNF. Le second algorithme quant à lui résout efficacement et de manière exacte les problèmes représentés en P
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10

Degris, Thomas. "Apprentissage par renforcement dans les processus de décision Markoviens factorisés." Paris 6, 2007. http://www.theses.fr/2007PA066594.

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Les méthodes classiques d'apprentissage par renforcement ne sont pas applicables aux problèmes de grande taille. Les Processus de Décision Markovien Factorisés (FMDPs) permettent de représenter de tels problèmes de façon compacte en spécifiant leur structure. Des méthodes de planification adaptées aux FMDPs obtiennent de bons résultats mais nécessitent que cette structure soit spécifiée manuellement. Cette thèse étudie l'apprentissage de la structure d'un problème représenté par un FMDP en utilisant l'induction d'arbres de décision et propose une adaptation des méthodes de planification dans l
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Bücher zum Thema "Apprentissage pas Renforcement"

1

Sutton, Richard S. Reinforcement learning: An introduction. MIT Press, 1998.

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2

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Sciences de l'activité physique pse4u cours préuniversitaire. CFORP, 2002.

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3

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Technologie de l'information en affaires btx4e cours préemploi. CFORP, 2002.

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4

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Études informatiques ics4m cours préuniversitaire. CFORP, 2002.

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5

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Mathématiques de la technologie au collège mct4c cours précollégial. CFORP, 2002.

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6

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Sciences snc4m cours préuniversitaire. CFORP, 2002.

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7

Ontario. Esquisse de cours 12e année: English eae4e cours préemploi. CFORP, 2002.

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8

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Le Canada et le monde: une analyse géographique cgw4u cours préuniversitaire. CFORP, 2002.

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9

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Environnement et gestion des ressources cgr4e cours préemploi. CFORP, 2002.

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10

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Histoire de l'Occident et du monde chy4c cours précollégial. CFORP, 2002.

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Buchteile zum Thema "Apprentissage pas Renforcement"

1

Tazdaït, Tarik, and Rabia Nessah. "5. Vote et apprentissage par renforcement." In Le paradoxe du vote. Éditions de l’École des hautes études en sciences sociales, 2013. http://dx.doi.org/10.4000/books.editionsehess.1931.

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2

BENDELLA, Mohammed Salih, and Badr BENMAMMAR. "Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement." In Gestion du niveau de service dans les environnements émergents. ISTE Group, 2020. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9002.ch8.

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Berichte der Organisationen zum Thema "Apprentissage pas Renforcement"

1

Melloni, Gian. Le leadership des autorités locales en matière d'assainissement et d'hygiène : expériences et apprentissage de l'Afrique de l'Ouest. Institute of Development Studies (IDS), 2022. http://dx.doi.org/10.19088/slh.2022.002.

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Entre juillet et octobre 2021, la Sanitation Learning Hub a travaillé avec des représentants des pouvoirs publics et des partenaires de développement pour mettre au point, diffuser et analyser des études de cas qui se penchaient sur le renforcement des autorités et des systèmes locaux dans quatre zones locales à travers l’Afrique de l’Ouest : au Bénin (commune de N’Dali), au Ghana (district municipal de Yendi), en Guinée (commune de Molota) et au Nigéria (circonscription de Logo). Cette note d’apprentissage partage les leçons apprises et les recommandations dégagés des études de cas et des tro
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