Learning and planning with noise in optimization and reinforcement learning
Notice bibliographique
Résumé
La plupart des algorithmes modernes d'apprentissage automatique intègrent un certain degré d'aléatoire dans leurs processus, que nous appellerons le bruit, qui peut finalement avoir un impact sur les prédictions du modèle. Dans cette thèse, nous examinons de plus près l'apprentissage et la planification en présence de bruit pour les algorithmes d'apprentissage par renforcement et d'optimisation. Les deux premiers articles présentés dans ce document se concentrent sur l'apprentissage par renforcement dans un environnement inconnu, et plus précisément sur la façon dont nous pouvons concevoir des algorithmes qui utilisent la stochasticité de leur politique et de l'environnement à leur avantage. Notre première contribution présentée dans ce document se concentre sur le cadre de l'apprentissage par renforcement non supervisé. Nous montrons comment un agent laissé seul dans un monde inconnu sans but précis peut apprendre quels aspects de l'environnement il peut contrôler indépendamment les uns des autres, ainsi qu'apprendre conjointement une représentation latente démêlée de ces aspects que nous appellerons \emph{facteurs de variation}. La deuxième contribution se concentre sur la planification dans les tâches de contrôle continu. En présentant l'apprentissage par renforcement comme un problème d'inférence, nous empruntons des outils provenant de la littérature sur les m\'{e}thodes de Monte Carlo séquentiel pour concevoir un algorithme efficace et théoriquement motiv\'{e} pour la planification probabiliste en utilisant un modèle appris du monde. Nous montrons comment l'agent peut tirer parti de note objectif probabiliste pour imaginer divers ensembles de solutions. Les deux contributions suivantes analysent l'impact du bruit de gradient dû à l'échantillonnage dans les algorithmes d'optimisation. La troisième contribution examine le rôle du bruit de l'estimateur du gradient dans l'estimation par maximum de vraisemblance avec descente de gradient stochastique, en explorant la relation entre la structure du bruit du gradient et la courbure locale sur la généralisation et la vitesse de convergence du modèle. Notre quatrième contribution revient sur le sujet de l'apprentissage par renforcement pour analyser l'impact du bruit d'échantillonnage sur l'algorithme d'optimisation de la politique par ascension du gradient. Nous constatons que le bruit d'échantillonnage peut avoir un impact significatif sur la dynamique d'optimisation et les politiques découvertes en apprentissage par renforcement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».