Apprentissage par renforcement profond de la fixation binoculaire en utilisant de la détection d'anomalies - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2017

Apprentissage par renforcement profond de la fixation binoculaire en utilisant de la détection d'anomalies

François de La Bourdonnaye
  • Function : Author
  • PersonId : 1036138
Céline Teulière
Thierry Chateau
Jochen Triesch
  • Function : Author
  • PersonId : 1036139

Abstract

Par leur capacité à apprendre des comportements visuo-moteurs complexes, les algorithmes d'apprentissage par renforcement profond ont attiré l'attention de la communauté robotique. Pour programmer de façon efficace un tel algorithme, le signal de récompense envisagé doit être informatif dans le sens où il doit discriminer les valeurs des états voisins. Pour cela, des informations à priori sont souvent utilisées. Ce papier propose une méthode pour apprendre à fixer un objet sans ce type d'information. A la place, une récompense informative utilisant très peu d'information supervisée est calculée. Le calcul de la récompense est fondé sur un mécanisme de détection d'anomalies. Celui-ci estime une position d'objet pixellique avec une méthode faiblement supervisée. Cette position estimée est bruitée, ce qui rend le signal de récompense bruité également. Nous proposons une méthode d'apprentissage pour éliminer partiellement ce bruit. La fixation binoculaire est apprise dans un environnement simulé sur un ensemble d'objets aux couleurs et formes variées. La politique apprise est comparée avec une autre entraînée à partir d'une récompense lisse et informative. Nous observons des performances similaires, montrant qu'une étape d'encodage de l'environnement peut remplacer des informations à priori.
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Dates and versions

hal-01866766 , version 1 (03-09-2018)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01866766 , version 1

Cite

François de La Bourdonnaye, Céline Teulière, Thierry Chateau, Jochen Triesch. Apprentissage par renforcement profond de la fixation binoculaire en utilisant de la détection d'anomalies. ORASIS 2017, GREYC, Jun 2017, Colleville-sur-Mer, France. ⟨hal-01866766⟩
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