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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 15 juillet, Decebal Constantin Mocanu et Elena Mocanu, tous deux de l'Université de Twente, ont présenté "Sparse training in supervised, unsupervised, and deep reinforcement learning" au AI Seminar.
Dans la première partie du séminaire, Decebal commence par un rapide aperçu de sa ligne de recherche. Il introduit dans cette ligne l'un des nombreux défis qui l'empêchent d'avoir des réseaux neuronaux artificiels réellement scalables. Ensuite, il présente une solution possible à l'état de l'art : l'entraînement sparse-to-sparse avec sparsité statique et dynamique.
Dans la deuxième partie, Elena explore comment le paradigme de l'apprentissage par renforcement a un fort potentiel pour les agents autonomes, bien qu'il souffre de problèmes d'évolutivité. Elle introduit l'apprentissage dynamique clairsemé dans l'apprentissage par renforcement profond et ouvre la voie à l'apprentissage par renforcement profond évolutif. Enfin, elle décrit certains progrès très récents dans le domaine qui pourraient être utilisés pour améliorer les performances de généralisation des agents RL formés de manière éparse par rapport à leurs homologues formés de manière dense - tout en réduisant considérablement leurs besoins en calcul et en mémoire, tant pour la formation que pour l'inférence.
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