Articles de revues sur le sujet « Apprentissage par renforcement mulitagent »
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Griffon, L., M. Chennaoui, D. Leger et M. Strauss. « Apprentissage par renforcement dans la narcolepsie de type 1 ». Médecine du Sommeil 15, no 1 (mars 2018) : 60. http://dx.doi.org/10.1016/j.msom.2018.01.164.
Texte intégralGarcia, Pascal. « Exploration guidée en apprentissage par renforcement. Connaissancesa prioriet relaxation de contraintes ». Revue d'intelligence artificielle 20, no 2-3 (1 juin 2006) : 235–75. http://dx.doi.org/10.3166/ria.20.235-275.
Texte intégralDegris, Thomas, Olivier Sigaud et Pierre-Henri Wuillemin. « Apprentissage par renforcement factorisé pour le comportement de personnages non joueurs ». Revue d'intelligence artificielle 23, no 2-3 (13 mai 2009) : 221–51. http://dx.doi.org/10.3166/ria.23.221-251.
Texte intégralHost, Shirley, et Nicolas Sabouret. « Apprentissage par renforcement d'actes de communication dans un système multi-agent ». Revue d'intelligence artificielle 24, no 2 (17 avril 2010) : 159–88. http://dx.doi.org/10.3166/ria.24.159-188.
Texte intégralVillatte, Matthieu, David Scholiers et Esteve Freixa i Baqué. « Apprentissage du comportement optimal par exposition aux contingences dans le dilemme de Monty Hall ». ACTA COMPORTAMENTALIA 12, no 1 (1 juin 2004) : 5–24. http://dx.doi.org/10.32870/ac.v12i1.14548.
Texte intégralCHIALI, Ramzi. « Le texte littéraire comme référentiel préférentiel dans le renforcement de la compétence interculturelle en contexte institutionnel. Réflexion et dynamique didactique. » Revue plurilingue : Études des Langues, Littératures et Cultures 7, no 1 (14 juillet 2023) : 70–78. http://dx.doi.org/10.46325/ellic.v7i1.99.
Texte intégralAltintas, Gulsun, et Isabelle Royer. « Renforcement de la résilience par un apprentissage post-crise : une étude longitudinale sur deux périodes de turbulence ». M@n@gement 12, no 4 (2009) : 266. http://dx.doi.org/10.3917/mana.124.0266.
Texte intégralDutech, Alain, et Manuel Samuelides. « Apprentissage par renforcement pour les processus décisionnels de Markov partiellement observés Apprendre une extension sélective du passé ». Revue d'intelligence artificielle 17, no 4 (1 août 2003) : 559–89. http://dx.doi.org/10.3166/ria.17.559-589.
Texte intégralScholiers, David, et Matthieu Villatte. « Comportement Non-optimal versus Illusion Cognitive ». ACTA COMPORTAMENTALIA 11, no 1 (1 juin 2003) : 5–17. http://dx.doi.org/10.32870/ac.v11i1.14611.
Texte intégralBOUCHET, N., L. FRENILLOT, M. DELAHAYE, M. GAILLARD, P. MESTHE, E. ESCOURROU et L. GIMENEZ. « GESTION DES EMOTIONS VECUES PAR LES ETUDIANTS EN 3E CYCLE DE MEDECINE GENERALE DE TOULOUSE AU COURS DE LA PRISE EN CHARGE DES PATIENTS : ETUDE QUALITATIVE ». EXERCER 34, no 192 (1 avril 2023) : 184–90. http://dx.doi.org/10.56746/exercer.2023.192.184.
Texte intégralLaurent, Guillaume J., et Emmanuel Piat. « Apprentissage par renforcement dans le cadre des processus décisionnels de Markov factorisés observables dans le désordre. Etude expérimentale du Q-Learning parallèle appliqué aux problèmes du labyrinthe et du New York Driving ». Revue d'intelligence artificielle 20, no 2-3 (1 juin 2006) : 275–310. http://dx.doi.org/10.3166/ria.20.275-310.
Texte intégralZossou, Espérance, Seth Graham-Acquaah, John Manful, Simplice D. Vodouhe et Rigobert C. Tossou. « Les petits exploitants agricoles à l’école inclusive : cas de l’apprentissage collectif par la vidéo et la radio sur la post-récolte du riz local au Bénin ». International Journal of Biological and Chemical Sciences 15, no 4 (19 novembre 2021) : 1678–97. http://dx.doi.org/10.4314/ijbcs.v15i4.29.
Texte intégralOutchakoucht, Aissam, Hamza Es-Samaali, Anas Abou El Kalam et Siham Benhadou. « Apprentissage par Renforcement et Blockchain : Nouvelle approche pour sécuriser l’IoT ». Internet des objets 3, no 1 (janvier 2019). http://dx.doi.org/10.21494/iste.op.2019.0324.
Texte intégralRowe, Frantz, et Ojelanki Ngwenyama. « L’enfermement dans les pratiques de big data : une interprétation par la théorie sociale critique ». Terminal 138 (2024). http://dx.doi.org/10.4000/12dkk.
Texte intégralNouibat, W., Z. A. Foitih et F. A. Haouari. « Navigation neuro-floue d'un robot mobile dans un environment inconnu avec un apprentissage par renforcement ». Technologies Avancées 16, no 1 (14 septembre 2007). http://dx.doi.org/10.4314/ta.v16i1.18474.
Texte intégralAbraich, Ayoub. « Apprentissage par renforcement profond pour la réponse visuelle aux questions (Deep Reinforcement Learning for Visual Question Answering) ». SSRN Electronic Journal, 2019. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3530241.
Texte intégralNoulawe Tchamanbe, Landry Steve, et Paulin MELATAGIA YONTA. « Algorithms to get out of Boring Area Trap in Reinforcement Learning ». Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 34 - 2020 - Special... (2 juillet 2021). http://dx.doi.org/10.46298/arima.6748.
Texte intégralSabahi, Kamran, Mohsin Jamil, Yaser Shokri-Kalandaragh, Mehdi Tavan et Yogendra Arya. « Deep Deterministic Policy Gradient Reinforcement Learning Based Adaptive PID Load Frequency Control of an AC Micro-Grid Apprentissage par renforcement du gradient de la politique déterministe profonde basé sur le contrôle adaptatif de la fréquence de charge PID d’un micro-réseau de courant alternatif ». IEEE Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering, 2024, 1–7. http://dx.doi.org/10.1109/icjece.2024.3353670.
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