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AI-woordenlijst

Het complete woordenboek van kunstmatige intelligentie

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categorieën
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subcategorieën
23.060
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MuZero

Algorithme d'apprentissage par renforcement qui apprend simultanément un modèle de transition, de récompense et de valeur sans aucune connaissance préalable de la dynamique de l'environnement.

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Modèle de valeur

Réseau neuronal dans MuZero qui estime la valeur attendue des états futurs, guidant le processus de planification vers les actions les plus prometteuses.

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MCTS (Monte Carlo Tree Search)

Algorithme de recherche arborescente utilisé dans MuZero pour explorer efficacement l'espace des actions futures en équilibrant exploitation et exploration dans les simulations.

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Planification

Processus par lequel MuZero utilise son modèle appris pour simuler et évaluer différentes séquences d'actions avant de choisir la meilleure action à exécuter.

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AlphaZero

Algorithme prédécesseur de MuZero qui nécessitait la connaissance des règles du jeu, contrairement à MuZero qui apprend dynamiquement le modèle de l'environnement.

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Self-play

Méthode d'entraînement où MuZero joue contre lui-même pour générer des données d'apprentissage, permettant une amélioration continue sans intervention humaine.

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Replay Buffer

Structure de données stockant les expériences passées que MuZero réutilise pour entraîner ses réseaux de manière efficace et stable.

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Generalization in Planning

Capacité de MuZero à appliquer son modèle appris à des situations nouvelles et non vues lors de l'entraînement, démontrant une robustesse remarquable.

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Value Network

Réseau neuronal qui évalue la qualité d'un état donné en prédisant la somme des récompenses futures attendues à partir de cet état.

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Policy Network

Composant de MuZero qui suggère une distribution de probabilité sur les actions possibles, guidant l'exploration pendant la recherche MCTS.

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Bootstrap

Technode où MuZero utilise ses propres prédictions pour s'améliorer itérativement, créant un cycle d'auto-amélioration sans supervision externe.

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Imagination Learning

Processus par lequel MuZero apprend à partir de simulations internes plutôt que d'interactions réelles, lui permettant d'explorer efficacement l'espace des états.

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Search Policy

Stratégie utilisée par MuZero pour sélectionner quelles actions explorer pendant la recherche MCTS, optimisant le compromis entre exploration et exploitation.

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