Série de séminaires sur l'IA 2023 : Eric Graves

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 20 octobre, Eric Graves, de l'Université de l'Alberta, a présenté "Balancing Bias and Variance in Emphatic Off-policy Reinforcement Learning" (Équilibrer les biais et la variance dans l'apprentissage par renforcement hors politique) lors du séminaire sur l'IA.

Résumé :

Les algorithmes emphatiques sont une approche peu explorée de l'apprentissage par renforcement hors politique qui met l'accent sur les mises à jour de l'apprentissage d'une manière qui préserve de nombreux avantages des algorithmes sur politique. Cependant, les méthodes existantes d'estimation de l'importance à accorder à chaque mise à jour souffrent soit d'une variance extrême, soit d'un biais extrême qui peuvent tous deux conduire à l'échec du processus d'apprentissage dans différentes situations. Dans cet exposé, M. Graves explique comment ces algorithmes disparates peuvent être combinés pour équilibrer leurs forces et leurs faiblesses et apprendre avec succès dans des situations où l'un ou les deux algorithmes constitutifs échouent.

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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