Les réseaux de Neurones formels Et Les systèmes Neuro-Flous pour A.p.R
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Les réseaux de Neurones formels Et Les systèmes Neuro-Flous pour A.p.R

HATEM MEZAACHE

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L’apprentissage par renforcement, est un type d’apprentissage automatique qui est souvent utilisé dans le domaine de la robotique.

Il vise à déterminer une loi de commande pour un robot mobile dans un environnement intérieur connu.

Ce genre de technique s'applique lorsqu'on suppose que la seule information sur la qualité des actions effectuées par le robot mobile, est un signal scalaire qui présente une récompense ou une punition.

La procédure d'apprentissage vise à améliorer le choix des actions afin de maximiser les récompenses.

L’un des plus algorithmes utilisés pour la résolution de ce problème d’apprentissage est l’algorithme Q-Learning qui est basé sur la Q-Fonction.

Et pour assurer la génération de cette dernière fonction et le bon fonctionnement du système d’apprentissage on utilise un réseau de neurones artificiels car, les états des environnements où évolue un robot mobile ont des grands espaces.

L’action effectuée par le robot mobile dans son environnement est assurée par l’utilisation d’une fonction de sélection.

Cette action est évaluée par un signal scalaire qui vaut -1, 0 et 1

Format : Papier

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Mezaache Hatem est né 1973 à Batna en Algérie.

Il a obtenu un baccalauréat en Maths Techniques en 1991, un diplôme d'ingénieur d'Etat en électronique option contrôle en 1996 à l'université de Batna, un diplôme de Magistère en électronique option Robotique en 2008 à l'université de Batna.

Il est Maître assistant à l'université de M'sila depuis 2011.


Fiche technique

Auteur
HATEM MEZAACHE
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Année
2017
Pages
104
Pays
Algérie Algérie

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