Słownik AI
Kompletny słownik sztucznej inteligencji
Transfert d'Apprentissage Distributionnel
Méthodologie permettant de transférer des connaissances entre tâches d'apprentissage par renforcement en exploitant les distributions de retours pour faciliter l'adaptation rapide aux nouveaux environnements.
Distribution de Politique
Représentation probabiliste des actions possibles dans un état donné, essentielle pour le transfert de connaissances entre différentes tâches d'apprentissage par renforcement distributionnel.
Distribution de Valeur
Distribution complète de la valeur d'un état ou d'une paire état-action, remplaçant l'approche traditionnelle basée sur l'espérance pour capturer l'incertitude dans les prédictions de retour.
Domain Adaptation in Distributional RL
Technique permettant d'adapter un modèle d'apprentissage par renforcement distributionnel entraîné sur un domaine source pour performer efficacement sur un domaine cible différent.
Knowledge Distillation in Distributional RL
Processus de transfert où les distributions de retour apprises par un modèle expert sont compressées dans un modèle plus compact, préservant l'information distributionnelle essentielle.
Distributional Representation Learning
Apprentissage d'encodages qui capturent explicitement les propriétés distributionnelles des états ou actions, crucial pour un transfert efficace entre différentes tâches d'apprentissage par renforcement.
Wasserstein Distance in RL
Métrique utilisée pour mesurer la dissimilarité entre distributions de retour en apprentissage par renforcement, particulièrement adaptée pour le transfert d'apprentissage distributionnel.
Distributional Meta-Learning
Approche méta-apprentissage où l'agent apprend à apprendre rapidement de nouvelles tâches en exploitant les structures distributionnelles partagées entre les tâches d'entraînement.
Probabilistic Policy Transfer
Méthode de transfert où les politiques sont représentées comme distributions probabilistes, permettant une adaptation graduelle et robuste lors du transfert entre environnements différents.