Revue des recherches sur le traitement des infections pulmonaires avec de nouveaux dérivés de coumarine Contexte Avec l’augmentation continue de la résistance aux antibiotiques, en particulier le problème de la résistance d’Acinetobacter baumannii aux antibiotiques, les chercheurs du monde entier ont commencé à chercher de nouveaux agents antimicro...
Comparaison des expériences et des préférences économiques fondamentales de 11 pays Contexte et motivation Des recherches récentes montrent que l’encodage de la valeur des récompenses chez l’humain dépend fortement du contexte, ce qui peut parfois conduire à des décisions sous-optimales. Cependant, il n’est pas clair si cette limitation computation...
Exploration du Contrôle des Robots Sensibles au Risque Basée sur le Mécanisme d’Auto-Attention Contexte de la Recherche La cinématique et la dynamique dans le contrôle des robots sont des facteurs clés pour garantir l’accomplissement précis des tâches. La plupart des schémas de contrôle des robots reposent sur divers modèles pour optimiser les tâch...
Contexte et objectifs de l’étude L’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, RL) est devenu ces dernières années un domaine dynamique et transformationnel de l’intelligence artificielle, avec pour objectif de maximiser la récompense cumulative grâce à l’interaction entre un agent et son environnement. Cependant, l’application du RL da...
Marche de Robot Humanoïde dans le Monde Réel Basée sur l’Apprentissage Renforcé Introduction Les robots humanoïdes ont un potentiel énorme à opérer de manière autonome dans des environnements diversifiés, ce qui peut non seulement réduire la pénurie de main-d’œuvre dans les usines, mais aussi aider les personnes âgées à domicile et explorer de nouv...
Introduction Ces dernières années, l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, RL) a montré son efficacité dans la résolution de diverses tâches complexes. Cependant, de nombreux problèmes de décision et de contrôle du monde réel impliquent plusieurs objectifs conflictuels. L’importance relative de ces objectifs (préférences) doit êtr...
Les méthodes d’apprentissage de représentation traditionnelles conçoivent généralement une architecture de fonctions de base fixe afin d’obtenir les propriétés souhaitées, comme l’orthogonalité ou la parcimonie. L’idée de l’apprentissage profond par renforcement est que le concepteur ne doit pas coder les propriétés de la représentation mais plutôt...