AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
Environmental Dynamics Models
Learning of mathematical models describing how the environment evolves according to the agent's actions.
World Models Learning
Architecture where the agent builds an internal representation of the world to simulate and plan its future actions.
Monte Carlo Tree Search Planning
Using tree search algorithms combined with learned models to find optimal policies.
Probabilistic and Bayesian Models
Approaches integrating uncertainty in environmental modeling for robust decision making.
Apprentissage par Imagination et Rêve
Techniques où l'agent s'entraîne sur des scénarios simulés mentalement avant d'agir dans le réel.
Modèles Variationnels
Utilisation d'autoencodeurs variationnels pour apprendre des représentations latentes de l'environnement.
Apprentissage par Transfer avec Modèles
Transfert de connaissances entre environnements en utilisant des modèles appris comme intermédiaires.
Modèles Graphiques pour RL
Représentation de l'environnement sous forme de graphes pour capturer les relations structurelles.
Apprentissage par Renforcement Hiérarchique Basé sur Modèles
Décomposition hiérarchique des tâches avec modèles à différents niveaux d'abstraction temporelle.
Continuous and Differentiable Models
Modeling of continuous dynamics where the model remains differentiable for optimization.
Uncertainty Calibration and Exploration
Techniques for quantifying and managing model uncertainty to optimize exploration.
Model-Based Inverse Reinforcement Learning
Reward function inference using models to generate plausible trajectories.