Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Options et Macro-actions
Actions temporaires étendues qui encapsulent des séquences de primitives d'action, permettant une abstraction temporelle dans les processus décisionnels hiérarchiques.
Apprentissage par Options Hiérarchiques (HRL)
Paradigme d'apprentissage où les politiques sont structurées hiérarchiquement avec des options au niveau supérieur sélectionnant des sous-politiques au niveau inférieur.
MAXQ Decomposition
Framework de décomposition hiérarchique qui représente la tâche comme un graphe acyclique dirigé de sous-tâches réutilisables avec des politiques indépendantes.
Teamwork and Hierarchy
Structure organisationnelle où les agents sont regroupés en équipes avec des rôles hiérarchiques définis pour optimiser la collaboration et la prise de décision distribuée.
HI-MAT (Hierarchical Multi-Agent Teaching)
Méthode d'enseignement où les agents experts transmettent des connaissances stratégiques aux novices à travers une structure hiérarchique de démonstrations.
Multi-level HRL
Extension du HRL standard avec plus de deux niveaux hiérarchiques, permettant des abstractions temporelles à granularité variable.
Hierarchical Deep Q-Networks (hDQN)
Architecture combinant les réseaux Q profonds avec des options hiérarchiques, utilisant des contrôleurs de haut niveau et des sous-politiques de bas niveau.
Goal-Conditioned Hierarchies
Structures hiérarchiques où les politiques de chaque niveau sont conditionnées par des buts spécifiques définis par le niveau supérieur.
Subtask Policies
Politiques spécialisées optimisées pour accomplir des sous-tâches spécifiques dans le cadre d'une décomposition hiérarchique du problème global.
Multi-Agent Hierarchical Reinforcement Learning (MAHRL)
Domaine intégrant les défis multi-agents et l'apprentissage hiérarchique pour résoudre des problèmes complexes de coordination distribuée.
Hierarchical Attention Networks
Architecture de réseaux neuronaux appliquant des mécanismes d'attention à plusieurs niveaux hiérarchiques pour pondérer l'importance des informations.
Nested Hierarchies
Structures où les hiérarchies sont imbriquées les unes dans les autres, permettant une granularité fine dans l'abstraction décisionnelle multi-niveaux.
Temporal Abstraction in HRL
Principe fondamental du HRL permettant de regrouper des séquences d'actions en unités temporelles cohérentes pour simplifier la planification.
Hierarchical Cooperative Networks
Réseaux d'agents organisés hiérarchiquement où la coopération est structurée selon des niveaux de responsabilité et d'autorité définis.
Meta-Learning Hierarchies
Approche où les agents apprennent à apprendre des structures hiérarchiques optimales pour s'adapter rapidement à de nouvelles tâches.
Hierarchical Graph Neural Networks
Extension des GNN appliquée aux structures hiérarchiques multi-agents, modélisant les dépendances à travers des graphes multi-niveaux.