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- W2270555989 abstract "Dans cet article, nous nous interessons a un probleme d'apprentissage actif consistant a deduire le modele de transition d'un Processus de Decision Markovien (MDP) en agissant et en observant les transitions resultantes. Ceci est particulierement utile lorsque la fonction de recompense n'est pas initialement accessible. Notre proposition consiste a formuler ce probleme d'apprentissage actif en un probleme de maximisation d'utilite dans le cadre de l'apprentissage par renforcement bayesien avec des recompenses dependant de l'etat de croyance. Apres avoir presente trois criteres de performance possibles, nous en derivons des recompenses dependant de l'etat de croyance que l'on pourra utiliser dans le processus de prise de decision. Comme le calcul de la fonction de valeur bayesienne optimale n'est pas envisageable pour de larges horizons, nous utilisons un algorithme simple pour resoudre de maniere approchee ce probleme d'optimisation. Malgre le fait que la solution est sous- optimale, nous montrons experimentalement que notre proposition est neanmoins efficace dans un certain nombre de domaines." @default.
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