Pré-entraînement non Supervisé de Représentations d'État dans un Environnement sans Récompense
Astrid Merckling · theses.fr (ABES) · 2021
Cette thèse vise à étendre les capacités de l'apprentissage de représentation d'état (state representation learning, SRL) afin d'aider la mise à l'échelle des algorithmes d'apprentissage par renforcement profond (deep reinforcement learning, DRL) aux tâches de contrôle continu avec des observations sensorielles à haute dimension (en particulier des images). Le SRL permet d'améliorer les performances des algorithmes de DRL en leur transmettant de meilleures entrées que celles apprises à partir de zéro avec des stratégies de bout-en-bout. Plus précisément, cette thèse aborde le problème de l'estimation d'état à la manière d'un pré-entraînement profond non supervisé de représentations d'état sans récompense. Ces représentations doivent vérifier certaines propriétés pour permettre l'application correcte du bootstrapping et d'autres mécanismes de prises de décisions communs à l'apprentissage supervisé, comme être de faible dimension et garantir la cohérence locale et la topologie (ou connectivité) de l'environnement, ce que nous chercherons à réaliser à travers les modèles pré-entraînés avec les deux algorithmes de SRL proposés dans cette thèse.