एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
Modèle de Transition Différentiable
Fonction mathématique décrivant l'évolution de l'état d'un système continu, conçue pour être différentiable afin de permettre l'optimisation par descente de gradient dans les algorithmes d'apprentissage par renforcement.
Équations Différentielles Ordinaires (EDO) Stochastiques
Système d'équations différentielles intégrant un terme de bruit aléatoire, utilisé pour modéliser la dynamique incertaine d'environnements continus tout en conservant la différentiabilité nécessaire à l'apprentissage.
Intégrateur Numérique Différentiable
Méthode de calcul numérique (ex: Euler, Runge-Kutta) dont l'implémentation est différentiable, permettant de propager les gradients à travers les étapes de simulation temporelle pour l'optimisation de modèles de dynamique.
Réseau de Neurones à Fonction de Base Radiale (RBF)
Architecture de réseau neuronal utilisant des fonctions de base radiale comme fonctions d'activation, particulièrement adaptée à l'approximation de fonctions continues et différentiables pour la modélisation de dynamiques.
Planification par Trajectoire Optimisée (TPO)
Méthode de planification dans l'espace des trajectoires qui optimise directement une séquence d'actions en utilisant un modèle différentiable, avec des mises à jour basées sur les gradients de la récompense attendue.
Modélisation par Systèmes Hamiltoniens
Approche de modélisation de la dynamique continue basée sur les principes de conservation de l'énergie des systèmes hamiltoniens, garantissant des propriétés de stabilité et de différentiabilité à long terme.
Différenciation Automatique à travers le Temps
Technique de calcul des gradients qui propage la rétropropagation à travers les étapes temporelles d'une simulation continue, essentielle pour l'entraînement de modèles de dynamique différentiables.
Modèle Gaussien de Processus Temporel (TGPM)
Extension des processus gaussiens pour la modélisation de séries temporelles continues, offrant une incertitude calibrée tout en maintenant la différentiabilité pour l'optimisation dans l'apprentissage par renforcement.
Contrôleur Neuronal Différentiable
Réseau neuronal implémentant une politique de contrôle dont les sorties sont des fonctions différentiables des états d'entrée, permettant l'optimisation conjointe avec le modèle de dynamique dans des cadres model-based.
Méthode de Tir Multiple Différentiable
Algorithme de résolution de problèmes aux limites pour les systèmes continus, adapté pour être différentiable et ainsi permettre l'optimisation de paramètres dans les trajectoires d'apprentissage par renforcement.
Modèle d'Espace d'États à Fonctions de Base
Représentation de la dynamique continue où les transitions d'états sont approximées par une combinaison linéaire de fonctions de base différentiables, facilitant l'optimisation analytique des paramètres du modèle.
Optimisation de Politique par Modèle Différentiable (DMPO)
Variante de l'optimisation de politique où les gradients sont calculés à travers un modèle de dynamique différentiable, combinant les avantages des méthodes model-based et model-free pour les environnements continus.
Équation de la Dynamique Apprise (LDE)
Formulation mathématique où les paramètres d'une équation différentielle décrivant la dynamique du système sont appris par optimisation, tout en conservant la structure différentiable de l'équation originale.
Modèle Hybride Continu-Discret Différentiable
Architecture de modélisation combinant des composantes continues différentiables avec des événements discrets, où les transitions sont lissées pour maintenir la différentiabilité globale du système.
Prédiction d'État par Intégration Différentiable
Processus de prédiction des états futurs utilisant une intégration numérique dont l'opération est elle-même différentiable, permettant de calculer les gradients de la prédiction par rapport aux paramètres du modèle.
Réseau de Neurones Physiquement Informé (PINN)
Architecture neuronale qui intègre des équations différentielles issues de la physique dans sa fonction de perte, garantissant que le modèle appris respecte les lois de conservation tout en restant différentiable.
Méthode de Collocation Différentiable
Technique de résolution de problèmes d'optimisation sous contraintes pour les systèmes continus, où les contraintes de collocation sont formulées comme des fonctions différentiables pour l'entraînement de politiques.
Modèle de Transition par Équation de Navier-Stokes
Utilisation des équations de Navier-Stokes, rendues différentiables par discrétisation appropriée, pour modéliser la dynamique de fluides dans les environnements d'apprentissage par renforcement continus.
Optimisation par Lagrangien Augmenté Différentiable
Méthode d'optimisation sous contraintes où la fonction du Lagrangien augmenté est différentiable par rapport aux variables d'état et de contrôle, permettant son utilisation dans les boucles d'apprentissage par renforcement.