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Communication Dans Un Congrès Année : 2014

Prise de décision contextuelle en bande organisée : Quand les bandits font un brainstorming

Résumé

Dans cet article, nous proposons un nouvel algorithme de bandits contextuels, NeuralBandit, ne faisant aucune hypothèse de stationnarité sur les contextes et les récompenses. L'algorithme proposé utilise plusieurs perceptrons multicouches, chacun apprenant la probabilité qu'une action, étant donnée le contexte, entraine une récompense. A n de régler en ligne les paramètres de ces perceptrons multicouches, et notamment les architectures, nous proposons d'utiliser une approche multi-experts. Des tests sur des jeux de donné es synthé tiques et réels montrent l'apport de l'algorithme NeuralBandit par rapport a l' état de l'art.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01055521 , version 1 (13-08-2014)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01055521 , version 1

Citer

Robin Allesiardo, Raphael Féraud, Djallel Bouneffouf. Prise de décision contextuelle en bande organisée : Quand les bandits font un brainstorming. CAP'14, Jul 2014, St-Etienne, France. pp.11-19. ⟨hal-01055521⟩
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