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Apprentissage séquentiel budgétisé pour la classification extrême et la découverte de hiérarchie en apprentissage par renforcement

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Academic year: 2021

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Figure 2.2: Hierarchical-DQN ; figure tirée de [Kul+16]. Des réseaux neuronaux profonds sont utilisés pour modéliser deux fonctions de valeur : Q 2 correspond à la politique du contrôleur haut-niveau (meta controler) qui permet de choisir un but (intermédi
Figure 2.3: Achitecture Option-Critic ; figure tirée de [BP15b]. La politique π Ω per- per-met de choisir une nouvelle option ω qui choisit les actions à effectuer dans l’environnement
Figure 3.3: (a) Modèle RDT avec deux enfants pour chaque noeud : chaque décision est associée à un bit "0" (gauche) ou "1" (droite) (b) Modèle RECOC : les paramètres des noeuds d’un même niveau sont partagés et les choix à chaque noeud sont
Table 3.1: Résultats pour 16 classes - W est la largeur de l’arbre (ie le nombre d’enfants par noeud), D est la profondeur (la longueur du code pour RECOC) et L est le nombre résultants de feuilles (le nombre de codes différents pour RECOC).
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Travaux existants Classification supervisée et renforcement Algorithme : Reinforced Decision Tree (RDT) Algorithme : Reinforced Error-Correcting Output Codes (RECOC) 32 Expériences L’architecture BHNN Découverte d’options discrètes Architecture Apprentissage joint du locuteur et de l’acteur Suivi et génération d’instructions

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