Glossario IA
Il dizionario completo dell'Intelligenza Artificiale
Graphe de Transition d'États
Représentation graphique où les nœuds sont les états de l'environnement et les arêtes orientées sont les transitions possibles entre ces états, souvent pondérées par des probabilités.
Modèle de Dynamique Basé sur un Graphe
Un modèle qui encode la dynamique de l'environnement (fonction de transition et de récompense) directement dans la structure d'un graphe, permettant de simuler des trajectoires.
Graphe de Causalité pour le RL
Un graphe orienté acyclique (DAG) qui représente les relations de cause à effet entre les variables d'état, les actions et les récompenses, aidant à comprendre l'impact des décisions.
Réseau de Croyance pour la Planification
Utilisation d'un réseau bayésien pour modéliser les incertitudes de l'environnement, où la planification de l'agent consiste à inférer les meilleures actions à entreprendre.
Graphe de Relation d'Objets
Un graphe où les nœuds représentent les objets dans un environnement et les arêtes décrivent leurs relations spatiales ou sémantiques, utilisé pour un apprentissage plus structuré.
Carte de Successeur Graphique
Une structure de graphe qui, pour chaque état-action, stocke les états successeurs possibles et leurs probabilités, formant la base de la planification dans les modèles basés sur des graphes.
Graphe de Valeur d'État
Un graphe où les nœuds sont des états et le poids de chaque nœud correspond à sa valeur estimée (V(s)), permettant de visualiser la propagation de la valeur à travers l'environnement.
Modèle de Monde sous forme de Graphe de Scènes
Représentation de l'environnement comme un graphe de scènes, où chaque nœud est une configuration d'objets et les arêtes sont les transformations possibles entre ces configurations.
Graphe d'Interdépendance de Variables
Un graphe qui capture comment les différentes variables d'état s'influencent mutuellement lors d'une transition, essentiel pour une modélisation précise de la dynamique.
Arbre de Décision Graphique
Une structure hybride combinant un arbre de décision pour les séquences d'actions avec des sous-graphes pour représenter les conséquences complexes de chaque décision.
Graphe de Navigation pour l'Agent
Un graphe abstrait de l'espace d'états, où les nœuds sont des régions ou des points d'intérêt et les arêtes sont des chemins navigables, simplifiant la planification à haut niveau.
Réseau de Flux d'Information pour le RL
Un graphe orienté modélisant comment l'information (par exemple, sur les récompenses ou les états cachés) se propage à travers le temps et l'espace d'états.
Graphe de Politique
Représentation d'une politique stochastique π(a|s) sous forme de graphe où les nœuds sont des états et les arêtes sortantes sont les actions possibles avec leurs probabilités.
Modèle Graphique de Facteurs pour le RL
Un modèle qui décompose la fonction de transition ou de récompense en un produit de facteurs locaux, chacun représenté par un sous-graphe, pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage.
Graphe de Co-occurrence d'Événements
Un graphe non orienté qui capture la probabilité que certains événements ou transitions d'états se produisent simultanément, aidant à identifier des motifs structurels.
Graphe de Raisonnement Contrefactuel
Un graphe utilisé pour explorer des scénarios hypothétiques ('et si') en modifiant les nœuds ou les arêtes pour simuler l'impact d'actions alternatives non prises.
Graphe de Décomposition Hiérarchique de Tâches
Un graphe acyclique dirigé (DAG) où les nœuds représentent des sous-tâches et les arêtes définissent les dépendances, structurant la résolution de problèmes complexes en RL.