Vers l’application de l’apprentissage par renforcement inverse aux réseaux naturels d’attention

Bertille Somon (1) , Aurélien Fermo (2) , Frédéric Dehais (1) , Caroline Ponzoni Carvalho Chanel (1)

1 DCAS - Département Conception et conduite des véhicules Aéronautiques et Spatiaux
2 DEC - Département d'Etudes Cognitives - ENS Paris

Le cerveau humain, pour allouer de manière optimale les ressources attentionnelles limitées dont il dispose, supprime ou renforce l’activation de circuits neuronaux : il implémente des heuristiques. Dans une approche novatrice, nous proposons d’utiliser l’apprentissage par renforcement inverse pour caractériser la dynamique d’activation de ces réseaux. Un protocole expérimental est proposé, et les données collectées devraient permettre, à terme, de vérifier cette démarche.

Mots clés: Processus Décisionnels de Markov; MDP; Apprentissage par renforcement inverse; IRL; Electroencephalographie; EEG; Connectivité dirigée

Domaines: Neurosciences

Bertille Somon, Aurélien Fermo, Frédéric Dehais, Caroline Ponzoni Carvalho Chanel. Vers l’application de l’apprentissage par renforcement inverse aux réseaux naturels d’attention. Conférence Nationale en Intelligence Artificielle (CNIA 2021), Jun 2021, Bordeaux, France. pp.91-98. ⟨hal-03326195⟩