#Inverse Reinforcement Learning

Apprentissage par renforcement September 4, 2026

Introduction à la conception des récompenses — Pourquoi « Que maximiser » est la partie la plus difficile de l'apprentissage par renforcement

Dans les implémentations d'apprentissage par renforcement, la conception de la fonction de récompense détermine plus souvent le résultat que l'algorithme lui-même. Cet article aborde la question des récompenses éparses et denses, l'invariance de la politique de mise en forme des récompenses basée sur le potentiel, des cas concrets de manipulation des récompenses, l'apprentissage par renforcement inverse et l'apprentissage par renforcement contraint.

Fundamentals · 10 min de lecture Apprentissage par renforcement September 3, 2026

Introduction à l'apprentissage par renforcement : apprentissage par imitation et apprentissage par renforcement inverse

Le clonage comportemental, DAgger et l'apprentissage par renforcement inverse utilisent des démonstrations lorsque la programmation des récompenses est complexe. Ce guide aborde le décalage de covariables, l'inférence des récompenses, les connexions VLA, l'évaluation, la sécurité et la provenance des données.

Fundamentals · 7 min de lecture