Apprentissage par renforcement multimodal
L'apprentissage par renforcement multimodal entraîne des agents à prendre des décisions séquentielles en percevant et en intégrant simultanément plusieurs modalités d'entrée — telles que des pixels bruts, des instructions linguistiques, de l'audio et des capteurs proprioceptifs. Plutôt que d'agir sur un seul flux de données, l'agent fusionne des signaux hétérogènes en une représentation d'état unifiée et apprend une politique par le biais de rétroactions de récompense environnementales.
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Sources
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Reinforcement Learning (Multi-Sensory RL Agent Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/multimodal-reinforcement-learning
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