Séance de cours

Traces d'éligibilité pour le gradient de politique et la critique d'acteur

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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 la combinaison de l'apprentissage progressif des politiques et des architectures actor-critic avec des traces d'éligibilité, conduisant à une règle d'apprentissage en ligne élégante. Il explique comment l'acteur apprend par gradient de politique tandis que le critique apprend par TD-learning, en mettant à jour les traces d'admissibilité et les pondérations en conséquence. La séance de cours passe également en revue le concept des traces d’éligibilité, leur déclin au fil du temps et leur rôle dans la mise à jour des valeurs Q. En outre, il explore l'utilisation des traces d'éligibilité dans le gradient de politique, en gardant en mémoire les mises à jour précédentes des candidats et les paramètres de mise à jour du réseau «acteur». Les schémas d'Acteur-Critique avec des Traces d'Éligibilité sont présentés, illustrant les paramètres et les actions impliquées. La séance de cours se termine par un algorithme d'estimation des valeurs utilisant des paramétrages de fonction de politique et de valeur d'état différentiables.

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 (23)

Technologies de l'éducation

Les technologies de l'éducation (Edtech en anglais, pour Educational technology) désignent l'ensemble des nouvelles technologies permettant de faciliter l’enseignement et l'apprentissage. On parle alors de technologies pédagogiques qui permettent d'apprendre de nouveaux contenus sous une forme ludique, stimulante et innovante. Le terme Edtech, né de la contraction d'« éducation » et de « technologie », est apparu dans la littérature anglophone en 2010. Il est devenu populaire pour désigner les startups qui innovent au service de l'éducation.

Apprentissage hybride

vignette|Illustration de l'apprentissage hybride qui consiste à combiner les séquences de formation en ligne L'apprentissage hybride ou mixte (en anglais « en ») est une formule pédagogique qui résulte d’une combinaison de séquences de formation en ligne (e-learning) et de formation en présentiel. Elle offre certains avantages comme un espace de travail plus collaboratif pour les apprenants. L’utilisation des technologies de l’information et de la communication donne l’opportunité à l’apprenant d’avoir, dans une certaine mesure, un contrôle sur le temps, le lieu, les moyens et la vitesse.

Formation à distance

vignette|École à distance (par radio) au Queensland vers 1960. La formation à distance est un dispositif d'enseignement appartenant à la grande catégorie de la formation ouverte ou à distance (FOAD). La FOAD inclut un éventail de pratiques hétéroclites, allant des cours par correspondance, aux MOOC en passant par les formations en ligne. Elle est présente . Le terme de FOAD est apparu pour la première fois en 1991, au sein d’un groupe de travail de la Commission européenne.

Computer-supported collaborative learning

Computer-supported collaborative learning (CSCL) is a pedagogical approach wherein learning takes place via social interaction using a computer or through the Internet. This kind of learning is characterized by the sharing and construction of knowledge among participants using technology as their primary means of communication or as a common resource. CSCL can be implemented in online and classroom learning environments and can take place synchronously or asynchronously.

Learning management system

En technologies de l'information et de la communication, un learning management system (LMS) ou learning support system (LSS) est un logiciel qui accompagne et gère un processus d'apprentissage ou un parcours pédagogique. En français, on parle de « plateforme d'apprentissage », « système de gestion de l'apprentissage », « centre de formation virtuel », « plate-forme e-learning », « formation ouverte et à distance » (FOAD) ou « formation en ligne », et, particulièrement au Québec, d'« environnement numérique d'apprentissage » (ENA).

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Séances de cours associées (46)

Évaluation de l'état de préparation : Apprentissage en ligne

Couvre l'évaluation de l'état de préparation à l'apprentissage en ligne, des indicateurs clés et des compétences technologiques.

Atelier de formation en éducation numérique

Présente l'initiative Excellence en Afrique, axée sur la formation d'experts en éducation numérique.

Cours de master en éducation numérique : concepts clés

Couvre les concepts clés de l'éducation numérique, y compris les définitions de l'apprentissage en ligne et les avantages des types d'apprentissage en ligne.

Apprendre à trouver un objectif

Plonge dans une version biologiquement inspirée de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur la navigation dans le labyrinthe et la mise en œuvre des neurones de stimulation.

Intervenants : Transformer les cours en apprentissage en ligne

Couvre l'identification des principaux intervenants, l'analyse des intérêts et la création d'énoncés de vision de projet.

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Apprentissage hybride

Formation à distance

Computer-supported collaborative learning

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