Learning and planning with noise in optimization and reinforcement learning
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".