Série de séminaires sur l'IA 2022 : Bo Dai

Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.

Le 9 septembre, Bo Dai, chercheur au sein de l'équipe "Brain" de Google, a présenté un exposé intitulé "Representation-based Reinforcement Learning" lors du séminaire sur l'intelligence artificielle.

La majorité des algorithmes d'apprentissage par renforcement (RL) sont largement classés en deux catégories : sans modèle et avec modèle, selon qu'un modèle de simulation est utilisé dans l'algorithme. Cependant, ces deux catégories ont leurs problèmes, notamment l'incorporation de l'approximation de fonction : l'exploration avec une approximation de fonction arbitraire dans les algorithmes d'apprentissage par renforcement sans modèle est difficile, tandis que la planification optimale devient intraitable dans les algorithmes d'apprentissage par renforcement basés sur un modèle avec des simulateurs neuronaux.

Dans cet exposé, Dai présente des travaux récents sur l'exploitation de la puissance de la représentation dans la LR pour contourner ces difficultés. Son équipe a conçu des algorithmes pratiques pour extraire des représentations utiles, dans le but d'améliorer l'efficacité statistique et computationnelle dans le compromis exploration vs exploitation et la performance empirique en RL. Dai fournit une analyse théorique rigoureuse de l'algorithme et démontre ses performances pratiques supérieures à celles des algorithmes empiriques de pointe existants sur plusieurs repères.

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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