Apprentissage par Transfert reformulé via la Théorie des Catégories - 4ème conférence sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2018

Apprentissage par Transfert reformulé via la Théorie des Catégories

Résumé

Industrial applications relying on Machine Learning (ML) to control robotic systems need to learn with few trials. The number of experiments in this context is limited by either the available time or budget. Such a goal can be attained by using knowledge transfer formalized mathematically with tools from category theory. This leads to a new ML approach that transposes accumulated knowledge to new configurations, while still relying on existing ML tools. Illustrations of this innovative solution are presented using a slot car game.
Les applications industrielles utilisant l'apprentissage au-tomatique pour contrôler des systèmes embarqués doivent apprendre avec très peu d'essais. En effet, le nombre d'ex-périences possibles durant la phase d'apprentissage est souvent limité, par des contraintes de temps ou de budget. Cet objectif d'apprentissage rapide peut être atteint en utilisant du transfert de connaissances formalisé mathéma-tiquement avec les outils de la théorie des catégories. Nous présentons une approche originale de l'apprentis-sage automatique qui transmet ses connaissances à des situations nouvelles en s'appuyant sur les outils existants du domaine. Des résultats expérimentaux sont présentés sur un circuit de voitures miniatures.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01830884 , version 1 (05-07-2018)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01830884 , version 1

Citer

Lionel Cordesses, Sarah Amar, Omar Bentahar, Aude Laurent, Kevin Poulet, et al.. Apprentissage par Transfert reformulé via la Théorie des Catégories . APIA: Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle, Jul 2018, Nancy, France. ⟨hal-01830884⟩
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