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Behavioral animation of autonomous virtual agents helped by reinforcement learning
Concepts associés (26)
Système multi-agents
En informatique, un système multi-agent (SMA) est un système composé d'un ensemble d'agents (un processus, un robot, un être humain, une fourmi etc.), actifs dans un certain environnement et interagissant selon certaines règles. Un agent est une entité caractérisée par le fait qu'elle est, au moins partiellement, autonome, ce qui exclut un pilotage centralisé du système global.
Learning space
Learning space or learning setting refers to a physical setting for a learning environment, a place in which teaching and learning occur. The term is commonly used as a more definitive alternative to "classroom," but it may also refer to an indoor or outdoor location, either actual or virtual. Learning spaces are highly diverse in use, configuration, location, and educational institution. They support a variety of pedagogies, including quiet study, passive or active learning, kinesthetic or physical learning, vocational learning, experiential learning, and others.
Théorie de l'apprentissage
Learning theory describes how students receive, process, and retain knowledge during learning. Cognitive, emotional, and environmental influences, as well as prior experience, all play a part in how understanding, or a worldview, is acquired or changed and knowledge and skills retained. Behaviorists look at learning as an aspect of conditioning and advocate a system of rewards and targets in education.
Agent-based model
An agent-based model (ABM) is a computational model for simulating the actions and interactions of autonomous agents (both individual or collective entities such as organizations or groups) in order to understand the behavior of a system and what governs its outcomes. It combines elements of game theory, complex systems, emergence, computational sociology, multi-agent systems, and evolutionary programming. Monte Carlo methods are used to understand the stochasticity of these models.
Q-learning
vignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Experiential learning
Experiential learning (ExL) is the process of learning through experience, and is more narrowly defined as "learning through reflection on doing". Hands-on learning can be a form of experiential learning, but does not necessarily involve students reflecting on their product. Experiential learning is distinct from rote or didactic learning, in which the learner plays a comparatively passive role. It is related to, but not synonymous with, other forms of active learning such as action learning, adventure learning, free-choice learning, cooperative learning, service-learning, and situated learning.
Simulation de foule
La simulation de foule est le procédé de simulation du mouvement d'un grand nombre de personnages, appelés agents ou entités. Elle est fréquemment employée en animation par ordinateur pour la réalisation de films ou de jeux vidéo. Elle est également utilisée pour la formation à des situations de crise la simulation des évacuations, les études de sécurité lors de la construction de bâtiments ou de l’organisation d’événements. Elle intervient aussi pour le design d'architecture et la planification urbaine, afin d’améliorer la qualité de service offert aux usagers.
Immersion (réalité virtuelle)
vignette|Un homme avec un casque de réalité virtuelle L'immersion ou état immersif est un état psychologique où le sujet cesse de se rendre compte de son propre état physique. Il est fréquemment accompagné d'une intense concentration, d'une notion perturbée du temps et de la réalité. Le terme est largement répandu dans le milieu de l'informatique, de la réalité virtuelle, et des jeux vidéo (comme les MMORPG), mais il est peut-être employé à tort comme mot à la mode, un "buzzword".
Virtual fixture
A virtual fixture is an overlay of augmented sensory information upon a user's perception of a real environment in order to improve human performance in both direct and remotely manipulated tasks. Developed in the early 1990s by Louis Rosenberg at the U.S. Air Force Research Laboratory (AFRL), Virtual Fixtures was a pioneering platform in virtual reality and augmented reality technologies. Virtual Fixtures was first developed by Louis Rosenberg in 1992 at the USAF Armstrong Labs, resulting in the first immersive augmented reality system ever built.
Renforcement
En psychologie, le renforcement est un procédé qui augmente la probabilité de répétition d'un comportement. Les théories sur l'apprentissage par renforcement sont étudiées par la psychologie béhavioriste et font l'objet de nombreuses applications visant à modifier les comportements animaux et humains. B.F. Skinner fut le premier à en étudier systématiquement les effets sur des rats et des pigeons. Le renforcement est une procédure par laquelle la fréquence d'apparition d'un comportement va augmenter en fonction de sa conséquence.