Mes recherches portent principalement sur l’apprentissage de renforcement avec des réseaux de neurones (également appelé apprentissage de renforcement profond).
Nous visons à concevoir des agents qui prennent des décisions dans un environnement inconnu, apprenant à travers leurs interactions avec cet environnement, afin de maximiser un critère donné.
Plus précisément, je travaille sur des algorithmes acteur-critique model-free pour traiter des environnements continus (en état et en action), en essayant de les rendre plus efficaces en données sans perdre la scalabilité des réseaux de neurones.

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