Apprentissage par renforcement semi-supervisé
L'apprentissage par renforcement semi-supervisé (SSRL) combine l'apprentissage par renforcement standard — où un agent apprend à partir de signaux de récompense épars — avec des techniques semi-supervisées qui extraient la structure des interactions environnementales non étiquetées. L'objectif est d'améliorer l'efficacité d'échantillonnage et la généralisation lorsque le retour de récompense est coûteux, retardé, ou disponible seulement pour une fraction de l'expérience de l'agent.
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Sources
- Zhan, X., Zhu, X., & Shi, H. (2022). Deepthermal: Combustion optimization for thermal power generating units using offline reinforcement learning. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 36(4), 4680–4688. link ↗
- Laskin, M., Srinivas, A., & Abbeel, P. (2020). CURL: Contrastive Unsupervised Representations for Reinforcement Learning. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 119, 5639–5650. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Reinforcement Learning (SSRL). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/semi-supervised-reinforcement-learning
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