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Line 12: | Line 12: | ||
* sélection du noeud le plus proche | * sélection du noeud le plus proche | ||
* sera la prochaine action de l' | * sera la prochaine action de l' | ||
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+ | === Rafinnement === | ||
+ | |||
+ | Pour l' | ||
+ | |||
+ | === Comportement et apprentissage === | ||
+ | |||
+ | Les tuples actions-valeurs sont les mêmes pour tous les états d'un noeud. Attention à la répartition des noeuds qui peuvent rendre impossible la résolution de certain problèmes (cf figure 1a/1b). | ||
+ | |||
+ | Si une région est activée pendant un long moment -> ajout d'un nouveau noeud. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== Conclusion ==== | ||
+ | |||
+ | * TD-GNG peu sensible au bruit | ||
+ | * Converge plus vite que TD-AVQ (sur les tests présentés dans la publication) | ||
+ | * Moins de mémoire utilisée que TD-AVQ | ||
+ | |||
+ | "In all experiments the TD-GNG algorithm has shown to be capable of reducing the dimensionality of the problem, increasing the generalization, | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== Pistes de recherche pour compléter les connaissances manquantes ==== | ||
+ | |||
+ | * TD-AVQ | ||
+ | * Markov property | ||
+ | * Independance / Dependance of path (va probablement de paire avec le point précédent) | ||