Reinforcement Learning Using Neural Networks, with Applications to Motor Control. (Apprentissage par renforcement utilisant des réseaux de neurones, avec des applications au contrôle moteur)

Apprentissage et généralisation par des réseaux de neurones : étude de nouveaux algorithmes constructifs. (Machine learning and generalization by Neural Networks: new constructive algorithms)

Study and Development of a Symmetric protocol to secure communications in WSN

Résumé : Durant cette dernière décennie, les réseaux de capteurs sans fil (RCSF) ont attiré l’attention des chercheurs et des services de recherche et développement en raison de leur facilité de déploiement et de leur champs d’application dans divers domaines, y compris la sécurité et la surveillance, le contrôle, la maintenance des systèmes complexes, l’agriculture, e-santé, etc. Toutefois, en...

Exécution efficace de programmes ReactiveML

ReactiveML est un langage dédié à la programmation de systèmes combinant des parties algorithmiques et réactives. Il s’agit d’une extension de ML avec des constructions pour la concurrence inspirées des langages synchrones. Celles-ci permettent d’obtenir une très grande expressivité, mais leur implantation efficace représente un défi. Dans cet article, nous présentons l’implantation de Reactive...

Apprentissage Par Renforcement : Analyse Des Crit Eres Moyens Et Pond Er Es En Hori- Zon Fini

E : Les probl emes de d ecision pos es par l'optimisation stochastique en horizon ni en l'absence de mod ele peuvent ^ etre trait es par des m ethodes adaptatives. Dii erents algorithmes d'apprentissage par renforcement ont et e propos es, tels le Q-Learning ou le R-Learning, mais ils sont d eenis pour des probl emes a horizon innni. On propose ici une mod elisation en horizon ni avec une compa...

Sous-échantillonnage topographique par apprentissage semi-supervisé

Résumé. Plusieurs aspects pourraient influencer les systèmes d’apprentissage existants. Un de ces aspects est lié au déséquilibre des classes dans lequel le nombre d’observations appartenant à une classe, dépasse fortement celui des observations dans les autres classes. Dans ce type de cas assez fréquent, le système d’apprentissage a des difficultés au cours de la phase d’entraînement liées au ...