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Academic literature on the topic 'Apprentissage par renforcement factorisé'

Author: Grafiati
Published: 1 June 2024
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Apprentissage par renforcement factorisé"

1

Degris, Thomas, Olivier Sigaud, and Pierre-Henri Wuillemin. "Apprentissage par renforcement factorisé pour le comportement de personnages non joueurs." Revue d'intelligence artificielle 23, no. 2-3 (2009): 221–51. http://dx.doi.org/10.3166/ria.23.221-251.

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2

Laurent, Guillaume J., and Emmanuel Piat. "Apprentissage par renforcement dans le cadre des processus décisionnels de Markov factorisés observables dans le désordre. Etude expérimentale du Q-Learning parallèle appliqué aux problèmes du labyrinthe et du New York Driving." Revue d'intelligence artificielle 20, no. 2-3 (2006): 275–310. http://dx.doi.org/10.3166/ria.20.275-310.

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3

Griffon, L., M. Chennaoui, D. Leger, and M. Strauss. "Apprentissage par renforcement dans la narcolepsie de type 1." Médecine du Sommeil 15, no. 1 (2018): 60. http://dx.doi.org/10.1016/j.msom.2018.01.164.

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4

Garcia, Pascal. "Exploration guidée en apprentissage par renforcement. Connaissancesa prioriet relaxation de contraintes." Revue d'intelligence artificielle 20, no. 2-3 (2006): 235–75. http://dx.doi.org/10.3166/ria.20.235-275.

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5

Host, Shirley, and Nicolas Sabouret. "Apprentissage par renforcement d'actes de communication dans un système multi-agent." Revue d'intelligence artificielle 24, no. 2 (2010): 159–88. http://dx.doi.org/10.3166/ria.24.159-188.

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6

Villatte, Matthieu, David Scholiers, and Esteve Freixa i Baqué. "Apprentissage du comportement optimal par exposition aux contingences dans le dilemme de Monty Hall." ACTA COMPORTAMENTALIA 12, no. 1 (2004): 5–24. http://dx.doi.org/10.32870/ac.v12i1.14548.

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Abstract:
L'étude a pour objet le dilemme de Monty Hall, une situation de jugement de probabilités dans laquelle la très grande majorité des individus émet un comportement de choix non-optimal. Nous formulons l'hypothèse selon laquelle l'exposition répétée aux conséquences du comportement de choix va permettre l'apprentissage du comportement optimal. Trois conditions constituent l'expérience: une condition consistant en une procédure de renforcement positif, une condition consistant en une procédure de punition négative, et une condition consistant en une procédure de renforcement positif et de punition
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7

CHIALI, Ramzi. "Le texte littéraire comme référentiel préférentiel dans le renforcement de la compétence interculturelle en contexte institutionnel. Réflexion et dynamique didactique." Revue plurilingue : Études des Langues, Littératures et Cultures 7, no. 1 (2023): 70–78. http://dx.doi.org/10.46325/ellic.v7i1.99.

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Abstract:
Cet article se positionne comme une réflexion quant aux différents aspects de la littérature proposés en classe de FLE. Dans ce sens, notre intérêt n’est point celui de considérer la littérature comme outil d’acquisition linguistique et de performance pédagogique, mais comme objet dans le traitement didactique en situation de renforcement des compétences à mobiliser par ces mêmes apprenants. Considérer la composante culturelle du texte dépend, ainsi, du besoin des apprenants en matière de compétence interculturelle, au-delà des compétences langagières. Force est de constater que l’enseignement
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8

Altintas, Gulsun, and Isabelle Royer. "Renforcement de la résilience par un apprentissage post-crise : une étude longitudinale sur deux périodes de turbulence." M@n@gement 12, no. 4 (2009): 266. http://dx.doi.org/10.3917/mana.124.0266.

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Dutech, Alain, and Manuel Samuelides. "Apprentissage par renforcement pour les processus décisionnels de Markov partiellement observés Apprendre une extension sélective du passé." Revue d'intelligence artificielle 17, no. 4 (2003): 559–89. http://dx.doi.org/10.3166/ria.17.559-589.

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10

Liesen, Christian, and Marco G. P. Hessels. "Zur Brauchbarkeit der P-Scales für standardbasierte Kompetenzmessung in der Schweiz." Schweizerische Zeitschrift für Heilpädagogik, 2011 17, no. 10 (2011): 27——32. https://doi.org/10.5281/zenodo.5884350.

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Abstract:
Standardisierung und sonderpädagogische Förderung – passt das zusammen? Instrumente wie die englischen P-Scales (vorgestellt in SZH Nr. 1/2008) bejahen das. Sie versprechen, den Lernstand entwicklungsbezogen zu erfassen und zu objektivieren. Eine deutsche Übersetzung wurde Lehrpersonen vorgelegt und sie wurden gebeten, die Brauchbarkeit einzuschätzen. Standardisation et renforcement de la pédagogie spécialisée – ces concepts sont-ils conciliables ? Des instruments, comme le « P-Scales » élaboré en Angleterre et pr&e
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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage par renforcement factorisé"

1

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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Abstract:
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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2

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

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Abstract:
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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Tournaire, Thomas. "Model-based reinforcement learning for dynamic resource allocation in cloud environments." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS004.

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Abstract:
L'émergence de nouvelles technologies nécessite une allocation efficace des ressources pour satisfaire la demande. Cependant, ces nouveaux besoins nécessitent une puissance de calcul élevée impliquant une plus grande consommation d'énergie notamment dans les infrastructures cloud et data centers. Il est donc essentiel de trouver de nouvelles solutions qui peuvent satisfaire ces besoins tout en réduisant la consommation d'énergie des ressources. Dans cette thèse, nous proposons et comparons de nouvelles solutions d'IA (apprentissage par renforcement RL) pour orchestrer les ressources virtuelles
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Lesaint, Florian. "Modélisation du conditionnement animal par représentations factorisées dans un système d'apprentissage dual : explication des différences inter-individuelles aux niveaux comportemental et neurophysiologique." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2014. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2014PA066287.pdf.

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Abstract:
Le conditionnement Pavlovien, l'acquisition de réponses vers des stimuli neutres associés à des récompenses, et le conditionnement instrumental, l'expression de comportements pour atteindre des buts, sont au cœur de nos capacités d'apprentissage. Ils sont souvent étudiés séparément malgré les preuves de leur enchevêtrement. Les modèles de conditionnement instrumental reposent sur le formalisme de l'apprentissage par renforcement (RL), alors que les modèles du conditionnement Pavlovien reposent surtout sur des architectures dédiées souvent incompatibles avec ce formalisme, compliquant l'étude d
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Lesaint, Florian. "Modélisation du conditionnement animal par représentations factorisées dans un système d'apprentissage dual : explication des différences inter-individuelles aux niveaux comportemental et neurophysiologique." Thesis, Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066287/document.

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Abstract:
Le conditionnement Pavlovien, l'acquisition de réponses vers des stimuli neutres associés à des récompenses, et le conditionnement instrumental, l'expression de comportements pour atteindre des buts, sont au cœur de nos capacités d'apprentissage. Ils sont souvent étudiés séparément malgré les preuves de leur enchevêtrement. Les modèles de conditionnement instrumental reposent sur le formalisme de l'apprentissage par renforcement (RL), alors que les modèles du conditionnement Pavlovien reposent surtout sur des architectures dédiées souvent incompatibles avec ce formalisme, compliquant l'étude d
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Magnan, Jean-Christophe. "Représentations graphiques de fonctions et processus décisionnels Markoviens factorisés." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066042/document.

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Abstract:
En planification théorique de la décision, le cadre des Processus Décisionnels Markoviens Factorisés (Factored Markov Decision Process, FMDP) a produit des algorithmes efficaces de résolution des problèmes de décisions séquentielles dans l'incertain. L'efficacité de ces algorithmes repose sur des structures de données telles que les Arbres de Décision ou les Diagrammes de Décision Algébriques (ADDs). Ces techniques de planification sont utilisées en Apprentissage par Renforcement par l'architecture SDYNA afin de résoudre des problèmes inconnus de grandes tailles. Toutefois, l'état-de-l'art des
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Magnan, Jean-Christophe. "Représentations graphiques de fonctions et processus décisionnels Markoviens factorisés." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066042.

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Abstract:
En planification théorique de la décision, le cadre des Processus Décisionnels Markoviens Factorisés (Factored Markov Decision Process, FMDP) a produit des algorithmes efficaces de résolution des problèmes de décisions séquentielles dans l'incertain. L'efficacité de ces algorithmes repose sur des structures de données telles que les Arbres de Décision ou les Diagrammes de Décision Algébriques (ADDs). Ces techniques de planification sont utilisées en Apprentissage par Renforcement par l'architecture SDYNA afin de résoudre des problèmes inconnus de grandes tailles. Toutefois, l'état-de-l'art des
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Zimmer, Matthieu. "Apprentissage par renforcement développemental." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0008/document.

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Abstract:
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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Abstract:
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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Mangin, Olivier. "Emergence de concepts multimodaux : de la perception de mouvements primitifs à l'ancrage de mots acoustiques." Thesis, Bordeaux, 2014. http://www.theses.fr/2014BORD0002/document.

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Abstract:
Cette thèse considère l'apprentissage de motifs récurrents dans la perception multimodale. Elle s'attache à développer des modèles robotiques de ces facultés telles qu'observées chez l'enfant, et elle s'inscrit en cela dans le domaine de la robotique développementale.Elle s'articule plus précisément autour de deux thèmes principaux qui sont d'une part la capacité d'enfants ou de robots à imiter et à comprendre le comportement d'humains, et d'autre part l'acquisition du langage. A leur intersection, nous examinons la question de la découverte par un agent en développement d'un répertoire de mot
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Books on the topic "Apprentissage par renforcement factorisé"

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

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

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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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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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Book chapters on the topic "Apprentissage par renforcement factorisé"

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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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Reports on the topic "Apprentissage par renforcement factorisé"

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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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Abstract:
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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