AI-woordenlijst
Het complete woordenboek van kunstmatige intelligentie
Modèle de Dynamique
Un modèle appris par l'agent qui prédit l'évolution de l'environnement, c'est-à-dire le prochain état ou la prochaine observation étant donné l'état actuel et l'action entreprise. La qualité de ce modèle est centrale pour l'apprentissage par curiosité model-based.
Module de Curiosité Intrinsèque (ICM)
Une architecture de réseau de neurones spécifique qui combine un module de prédiction de l'état suivant dans un espace de caractéristiques et un module inverse pour prédire l'action. L'erreur de prédiction du module avant est utilisée comme récompense intrinsèque.
Exploration par Curiosité
Une stratégie d'exploration où un agent est motivé à visiter des états de l'environnement qui maximisent son apprentissage, mesuré par des signaux internes comme l'erreur de prédiction. L'agent cherche activement ce qu'il ne sait pas.
Problème de la Télévision Aléatoire
Un défi majeur en apprentissage par curiosité où un agent peut être obsédé par des sources d'entropie imprévisibles mais inutiles, comme un écran de statique télévisuel. Cela conduit à une récompense intrinsèque élevée sans apprentissage significatif sur la dynamique de l'environnement.
Espace des États Latents
Une représentation compressée et abstraite de l'environnement, apprise par un réseau de neurones, dans laquelle le modèle de dynamique apprend à prédire. Travailler dans cet espace réduit la complexité et aide à se concentrer sur les caractéristiques pertinentes pour la prédiction.
Façonnage de la Récompense Intrinsèque
Le processus de conception et de pondération du signal de récompense intrinsèque, souvent en le combinant avec la récompense extrinsèque de la tâche. Un bon façonnage est crucial pour équilibrer exploration et exploitation.
Apprentissage du Modèle
Le processus par lequel un agent de MBRL améliore son modèle de dynamique en interagissant avec l'environnement. Ce processus est itératif : le modèle est utilisé pour explorer, et les nouvelles données collectées servent à affiner le modèle.
Surprise Modale
Un concept désignant une situation où l'expérience de l'agent contredit les attentes de son modèle interne du monde. Dans les systèmes model-based, la surprise est directement mesurée par l'erreur de prédiction du modèle.
Réseau de Prédiction
Le composant neuronal du modèle de dynamique responsable de la génération de la prédiction du prochain état latent. Sa performance, évaluée par une fonction de perte, détermine directement le signal de curiosité.
Cadre d'Apprentissage par Renforcement Intrinsèque
Une structure générale pour l'apprentissage par renforcement où la fonction objectif de l'agent est une somme pondérée d'une récompense extrinsèque (liée à la tâche) et d'une récompense intrinsèque (liée à l'exploration).
Exploration par Maximisation de l'Information Variationnelle (VIME)
Une méthode formelle qui utilise l'inférence variationnelle pour maximiser l'information gagnée sur les paramètres du modèle de l'environnement. Elle fournit une mesure de curiosité bien fondée théoriquement qui évite certains pièges.
Borne de Curiosité
Un mécanisme ou une contrainte théorique visant à limiter la curiosité de l'agent pour la diriger vers des aspects de l'environnement qui sont à la fois inconnus et contrôlables/apprenables. Cela aide à atténuer le problème de la télévision aléatoire.