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Thuật ngữ AI

Từ điển đầy đủ về Trí tuệ nhân tạo

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Hiérarchie temporelle

Structure organisationnelle des décisions sur plusieurs échelles temporelles permettant une planification efficace en combinant des actions à court et long terme.

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Apprentissage multi-échelles

Approche où l'agent apprend simultanément des représentations et des politiques à différentes résolutions temporelles et spatiales pour optimiser la prise de décision.

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Planification hiérarchique

Processus de décomposition d'objectifs complexes en sous-objectifs plus simples organisés en niveaux hiérarchiques pour une résolution efficace.

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Feuilles de route temporelles

Représentations structurées des transitions d'états sur différentes échelles temporelles permettant une navigation efficace dans l'espace des politiques.

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Décomposition de tâches

Division systématique d'un problème complexe en sous-tâches interconnectées pouvant être résolues indépendamment à différents niveaux hiérarchiques.

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Politiques multi-niveaux

Ensemble de politiques imbriquées opérant à différents niveaux d'abstraction, où les politiques de haut niveau sélectionnent les politiques de bas niveau à exécuter.

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Modèles de transition hiérarchiques

Représentations probabilistes des dynamiques du système à différentes granularités temporelles pour prédire les états futurs à multiples horizons.

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Apprentissage par renforcement semi-Markovien

Extension du RL standard où les actions ont des durées variables, permettant une modélisation plus réaliste des macro-actions dans les hiérarchies.

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Sub-tâches autonomes

Modules d'apprentissage indépendants responsables de la résolution de sous-problèmes spécifiques au sein d'une architecture hiérarchique globale.

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Graphe hiérarchique de politiques

Structure de graphe représentant les relations de dépendance et de composition entre différentes politiques à différents niveaux d'abstraction.

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Horizons de planification variables

Adaptation dynamique de la profondeur de planification selon le niveau hiérarchique et la complexité de la sous-tâche à résoudre.

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Apprentissage par transfert hiérarchique

Réutilisation de connaissances acquises à certains niveaux hiérarchiques pour accélérer l'apprentissage dans de nouvelles tâches ou environnements.

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Stratégies d'exploration multi-niveaux

Mécanismes d'exploration coordonnés entre différents niveaux hiérarchiques pour optimiser la découverte de politiques efficaces sur tout l'espace de décision.

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Récursivité temporelle

Application récursive de schémas décisionnels à différentes échelles temporelles pour construire des solutions adaptatives à des problèmes complexes.

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