Pépite | Contrôle optimal et apprentissage automatique, applications aux interactions homme-machine
Texte intégral
Figure
Documents relatifs
Pour nos expériences, sur le corpus C_TEST, nous allons comparer trois approches : – la base de l’expérience : dans cette approche nous effectuons notre classification sur la
Enfin, nous appliquerons notre vision de l’apprentissage dans une situation concrète de développement d’un nouveau système de dialogue dans le domaine du dialogue Homme-Robot
– les chaînes de mots données en sortie des systèmes de RAP sont généralement produites à l’aide de modèles ayant une portée très faible (modèles bigrammes ou trigrammes),
– Sélection dans M des deux clusters les plus proches Ci et Cj – Fusion de Ci et Cj par un cluster Cg plus général. – Mise à jour de M en calculant la ressemblance entre Cg et les
Dans de nombreuses situations, le résultat d’une action ne peut être prédit avec certitude. Par
Nous avons également proposé, dans le cadre de l’appren- tissage multitâche, l’utilisation d’un terme général de régularisation, permettant non seulement de
Cet article propose l’application de deux stratégies d’apprentissage actif à la détection d’émotions dans des dialogues en interaction homme-machine.. L’étude porte sur
{ Apprentissage automatique et évolution artificielle, revue extraction des connaissances et apprentissage, Volume1, n°3, éditions hermes, 2001. { Algorithmes d ’apprentissages