Approche connexionniste du contrôle optimal
Identifieur interne : 005705 ( Hal/Corpus ); précédent : 005704; suivant : 005706Approche connexionniste du contrôle optimal
Auteurs : Bruno ScherrerSource :
Descripteurs français
Abstract
Les algorithmes connexionnistes sont inspirés de la manière dont le cerveau traite l'information : ils impliquent un grand nombre d'unités simples fortement interconnectées, manipulant des informations numériques de manière distribuée et massivement parallèle. Le contrôle optimal est une théorie computationnelle qui permet d'écrire l'interaction entre un agent et un environnement : elle permet de formaliser précisément le problème consistant à atteindre un certain nombre de buts via l'interaction. Si le contrôle optimal caractérise un "but" (l'optimisation d'un critère), l'approche connexionniste suggère, elle, une "manière" de calculer. Nous décrivons plusieurs problématiques s'inscrivant dans le cadre du contrôle optimal et montrons qu'elles admettent des solutions qui sont connexionnistes : 1) Le contrôle optimal et sa variante adaptative (l'apprentissage par renforcement) dans un petit espace d'états 2) L'apprentissage d'une représentation pour approximer le problème de contrôle optimal ayant un grand espace d'états.
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Le contrôle optimal est une théorie computationnelle qui permet d'écrire l'interaction entre un agent et un environnement : elle permet de formaliser précisément le problème consistant à atteindre un certain nombre de buts via l'interaction. Si le contrôle optimal caractérise un "but" (l'optimisation d'un critère), l'approche connexionniste suggère, elle, une "manière" de calculer. Nous décrivons plusieurs problématiques s'inscrivant dans le cadre du contrôle optimal et montrons qu'elles admettent des solutions qui sont connexionnistes : 1) Le contrôle optimal et sa variante adaptative (l'apprentissage par renforcement) dans un petit espace d'états 2) L'apprentissage d'une représentation pour approximer le problème de contrôle optimal ayant un grand espace d'états.</div></front></TEI><hal api="V3"><titleStmt><title xml:lang="fr">Approche connexionniste du contrôle optimal</title><author role="aut"><persName><forename type="first">Bruno</forename><surname>Scherrer</surname></persName><email>scherrer@loria.fr</email><idno type="idhal">bruno-scherrer</idno><idno type="halauthor">131408</idno><idno type="IdRef">http://www.idref.fr/073360708</idno><orgName ref="#struct-364475"></orgName><affiliation ref="#struct-2355"></affiliation></author><editor role="depositor"><persName><forename>Publications</forename><surname>Loria</surname></persName><email>publications@loria.fr</email></editor></titleStmt><editionStmt><edition n="v1" type="current"><date type="whenSubmitted">2006-09-26 10:14:59</date><date type="whenModified">2016-05-18 08:56:36</date><date type="whenReleased">2006-09-28 15:22:47</date><date type="whenProduced">2004</date></edition><respStmt><resp>contributor</resp><name key="108626"><persName><forename>Publications</forename><surname>Loria</surname></persName><email>publications@loria.fr</email></name></respStmt></editionStmt><publicationStmt><distributor>CCSD</distributor><idno type="halId">inria-00100166</idno><idno type="halUri">https://hal.inria.fr/inria-00100166</idno><idno type="halBibtex">scherrer:inria-00100166</idno><idno type="halRefHtml">JEDAI - Journal électronique d'intelligence artificielle, AFIA, 2004, 4, 10 p</idno><idno type="halRef">JEDAI - Journal électronique d'intelligence artificielle, AFIA, 2004, 4, 10 p</idno></publicationStmt><seriesStmt><idno type="stamp" n="INRIA">INRIA - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique</idno><idno type="stamp" n="CNRS">CNRS - Centre national de la recherche scientifique</idno><idno type="stamp" n="INPL">Institut National Polytechnique de Lorraine</idno><idno type="stamp" n="LORIA2">Publications du LORIA</idno><idno type="stamp" n="INRIA-NANCY-GRAND-EST">INRIA Nancy - Grand Est</idno><idno type="stamp" n="LORIA">LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications</idno><idno type="stamp" n="LORIA-CSAI" p="LORIA">Systèmes complexes et intelligence artificielle</idno><idno type="stamp" n="INRIA2">INRIA 2</idno><idno type="stamp" n="INRIA-LORRAINE">INRIA Nancy - Grand Est</idno><idno type="stamp" n="LABO-LORIA-SET" p="LORIA">LABO-LORIA-SET</idno><idno type="stamp" n="UNIV-LORRAINE">Université de Lorraine</idno></seriesStmt><notesStmt><note type="commentary">Article dans revue scientifique avec comité de lecture. nationale.</note><note type="audience" n="3">National</note><note type="popular" n="0">No</note><note type="peer" n="1">Yes</note></notesStmt><sourceDesc><biblStruct><analytic><title xml:lang="fr">Approche connexionniste du contrôle optimal</title><author role="aut"><persName><forename type="first">Bruno</forename><surname>Scherrer</surname></persName><email>scherrer@loria.fr</email><idno type="idHal">bruno-scherrer</idno><idno type="halAuthorId">131408</idno><idno type="IdRef">http://www.idref.fr/073360708</idno><orgName ref="#struct-364475"></orgName><affiliation ref="#struct-2355"></affiliation></author></analytic><monogr><idno type="localRef">A04-R-499 || scherrer04b</idno><idno type="halJournalId" status="VALID">104243</idno><title level="j">JEDAI - Journal électronique d'intelligence artificielle</title><imprint><publisher>AFIA</publisher><biblScope unit="volume">4</biblScope><biblScope unit="pp">10 p</biblScope><date type="datePub">2004</date></imprint></monogr></biblStruct></sourceDesc><profileDesc><langUsage><language ident="fr">French</language></langUsage><textClass><keywords scheme="author"><term xml:lang="fr">processus décisionnels de markov</term><term xml:lang="fr">connectionism</term><term xml:lang="fr">markov decision processes</term><term xml:lang="fr">connexionisme</term></keywords><classCode scheme="halDomain" n="info.info-oh">Computer Science [cs]/Other [cs.OH]</classCode><classCode scheme="halTypology" n="ART">Journal articles</classCode></textClass><abstract xml:lang="fr">Les algorithmes connexionnistes sont inspirés de la manière dont le cerveau traite l'information : ils impliquent un grand nombre d'unités simples fortement interconnectées, manipulant des informations numériques de manière distribuée et massivement parallèle. 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