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===== Mémento TD-GNG ===== | ===== Mémento TD-GNG ===== | ||
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- | Lien de la publication : http:// | ||
==== Les 3 étapes de l'algo : ==== | ==== Les 3 étapes de l'algo : ==== | ||
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=== Adaptation === | === Adaptation === | ||
- | A chaque itération les nodes peuvent être connectées, | + | A chaque itération les nodes peuvent être connectées, |
Les noeuds bougent où statistiquement ils recevront une plus grande récompense. | Les noeuds bougent où statistiquement ils recevront une plus grande récompense. | ||
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* 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 === | ||
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- | Pour l' | ||
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- | === Comportement et apprentissage === | ||
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- | 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). | ||
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- | Si une région est activée pendant un long moment -> ajout d'un nouveau noeud. | ||
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- | ==== Conclusion ==== | ||
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- | * 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 | ||
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- | "In all experiments the TD-GNG algorithm has shown to be capable of reducing the dimensionality of the problem, increasing the generalization, | ||
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- | ==== Pistes de recherche pour compléter les connaissances manquantes ==== | ||
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- | * TD-AVQ | ||
- | * Markov property | ||
- | * Independance / Dependance of path (va probablement de paire avec le point précédent) | ||