Zobrazeno 1 - 10
of 529
pro vyhledávání: '"Apprentissage par Renforcement"'
Autor:
Côté-Turcotte, Léa
Les progrès récents en apprentissage par renforcement ont été substantiels, mais ils dépendent souvent de l'accès à l'état. Un état est un ensemble d'informations qui fournit une description concise et complète de l'environnement, englobant
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1866/40293
Autor:
Creus-Castanyer, Roger
Dans l'apprentissage par renforcement, une fonction de récompense guide le comportement de l'agent vers des objectifs spécifiques. Cependant, dans des environnements complexes, ces récompenses extrinsèques ne suffisent souvent pas, car leur conce
Autor:
Nikishin, Evgenii
Cette thèse présente trois contributions qui améliorent des axes distincts de l’efficacité des algorithmes d’apprentissage par renforcement profond (RL). Notre première contribution commence par la prémisse selon laquelle les algorithmes RL
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1866/40249
Autor:
Ebrahim, Maad
L'informatique en périphérie (Fog Computing) étend le Cloud en fournissant des ressources distribuées à proximité des dispositifs IoT, soutenant les applications IoT en temps réel et sensibles aux délais. La charge de ces applications doit ê
Autor:
Schwarzer, Max Allen
L’efficacité des données est un défi clé pour l’apprentissage par renforcement profond (DRL), limitant souvent son utilisation aux environnements où des quantités illimitées de données simulées sont disponibles. J’envisage une gamme de
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1866/33617
Autor:
Guillen Reyes, Fernando Obed
Cette thèse s’intéresse au problème classique de tournées de véhicules avec contraintes de capacité (CVRP pour Capacitated Vehicle Routing Problem) ainsi qu’une variante beaucoup plus complexe, soit le problème de tournées de véhicules d
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1866/32947
Autor:
Deac, Andreea-Ioana
L’avènement de l'apprentissage profond a permis à l'apprentissage automatique d’exceller dans le traitement d'images et de texte. Donnant lieu à de nombreux succès dans les domaines d’applications tels que la vision par ordinateur ou le tra
Autor:
Obando-Ceron, Johan Samir
Dans l'apprentissage par renforcement profond basé sur la valeur avec des mémoires de relecture, le paramètre de taille de lot joue un rôle crucial en déterminant le nombre de transitions échantillonnées pour chaque mise à jour de gradient.
Autor:
Mohammadpour, Sobhan
Cette thèse se penche sur les modèles de choix, des distributions sur des ensembles d'alternatives. Les modèles de choix sur les processus décisionnels de Markov (MDP) peuvent décomposer de très grands espaces alternatifs en procédures étape
Autor:
Vu, Cong Vinh
L’agriculture verticale permet de contrôler presque totalement les conditions pour croître des plantes, qu’il s’agisse des conditions météorologiques, des nutriments nécessaires à la croissance des plantes ou même de la lutte contre les
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1866/32354