Séance de cours

Monte Carlo Tree Search et Alpha Zero

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Dans cours

CS-456: Deep reinforcement learning

This course provides an overview and introduces modern methods for reinforcement learning (RL.) The course starts with the fundamentals of RL, such as Q-learning, and delves into commonly used approaches, like PPO and DQN. The course will introduce student ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de Monte Carlo Tree Search (MCTS) et Alpha Zero, deux algorithmes clés dans l'apprentissage par renforcement profond. Il explique comment les SCTM impliquent la sélection, l'expansion, la simulation et la rétropropagation, tandis qu'Alpha Zero utilise le nombre de visites, les valeurs d'action et les probabilités d'action antérieures pour prendre des décisions dans des jeux comme Chess, Shogi et Go.

Enseignant·e·s (2)

Wulfram Gerstner

Wulfram Gerstner is Director of the Laboratory of Computational Neuroscience LCN at the EPFL. His research in computational neuroscience concentrates on models of spiking neurons and spike-timing dependent plasticity, on the problem of neuronal coding in single neurons and populations, as well as on the link between biologically plausible learning rules and behavioral manifestations of learning. He teaches courses for Physicists, Computer Scientists, Mathematicians, and Life Scientists at the EPFL. After studies of Physics in Tübingen and at the Ludwig-Maximilians-University Munich (Master 1989), Wulfram Gerstner spent a year as a visiting researcher in Berkeley. He received his PhD in theoretical physics from the Technical University Munich in 1993 with a thesis on associative memory and dynamics in networks of spiking neurons. After short postdoctoral stays at Brandeis University and the Technical University of Munich, he joined the EPFL in 1996 as assistant professor. Promoted to Associate Professor with tenure in February 2001, he is since August 2006 a full professor with double appointment in the School of Computer and Communication Sciences and the School of Life Sciences. Wulfram Gerstner has been invited speaker at numerous international conferences and workshops. He has served on the editorial board of the Journal of Neuroscience, Network: Computation in Neural Systems', Journal of Computational Neuroscience', and `Science'.

Caglar Gulcehre

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Tim Ruben Davidson, Skander Moalla, Anja Surina, Xiuying Wei, Liangze Jiang, Mikhail Terekhov, Amin Mansouri, Justin Samuel Deschenaux, Yitao Xu Cours Training Large Language Models EE-628

Source officielle

Concepts associés (32)

Rétropropagation du gradient

En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, la rétropropagation du gradient est une méthode pour entraîner un réseau de neurones. Elle consiste à mettre à jour les poids de chaque neurone de la dernière couche vers la première. Elle vise à corriger les erreurs selon l'importance de la contribution de chaque élément à celles-ci. Dans le cas des réseaux de neurones, les poids synaptiques qui contribuent plus à une erreur seront modifiés de manière plus importante que les poids qui provoquent une erreur marginale.

Apprentissage par renforcement profond

L'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.

Apprentissage par renforcement

En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.

Apprentissage profond

L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.

AlphaZero

AlphaZero est une version généraliste d’AlphaGo Zero, un logiciel de go (jeu de stratégie abstrait chinois) qui a été adapté pour jouer aux échecs et au shogi (échecs japonais). AlphaZero a été créé par Demis Hassabis de DeepMind, une entreprise appartenant au groupe Google. Le , DeepMind poste sur la plateforme de prépublication arXiv un article concernant AlphaZero, un programme utilisant l’approche généralisée d'AlphaGo Zero. Le style de jeu d'AlphaZero s'écarte des programmes de jeu habituels tout en requérant moins de calculs par mouvement en regard de ses concurrents.

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Séances de cours associées (64)

RL profonde basée sur le modèle: planification et VAST

Couvre l'apprentissage par modèle, la planification, la tabulation des états variables et la mise à jour efficace des valeurs Q et V.

Premiers pas vers l’apprentissage par renforcement profond

Explore le passage à l'apprentissage par renforcement profond à travers les réseaux neuronaux pour l'apprentissage direct des politiques, en contournant les valeurs Q et V.

Agents d'apprentissage profond : Renforcement de l'apprentissage

Explore les agents d'apprentissage profond dans l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur les approximations du réseau neuronal et les défis dans la formation des systèmes multiactifs.

MuZero: Modèle de planification et d'apprentissage

Couvre MuZero, un modèle qui apprend à prédire les récompenses et les actions de manière itérative, réalisant des performances de pointe dans les jeux de société et les jeux vidéo Atari.

Optimisation des réseaux neuraux

Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.

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Rétropropagation du gradient

Apprentissage par renforcement profond

Apprentissage par renforcement

Apprentissage profond

AlphaZero

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