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Comment optimiser une fonction inconnue ? Découvrez l’algorithme HOO !
Dans cette vidéo, nous vulgarisons l'algorithme HOO (Hierarchical Optimistic Optimization) présenté dans le papier de X-Armed Bandits arxiv.org/abs/1001.4475 par Sébastien Bubeck (INRIA Futurs), Rémi Munos (INRIA Lille - Nord Europe), Gilles Stoltz (DMA, GREGH, INRIA Paris - Rocquencourt) et Csaba Szepesvari (University Of Alberta).
Cette vidéo s'inscrit dans un but général de vulgariser l'algorithme de AlphaZero de DeepMind pour des niveaux lycées. Pour cette raison quelques éléments techniques sont omis, ou mentionnés à la fin de la vidéo.
Cette vidéo s'inscrit dans un but général de vulgariser l'algorithme de AlphaZero de DeepMind pour des niveaux lycées. Pour cette raison quelques éléments techniques sont omis, ou mentionnés à la fin de la vidéo.
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Відео
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Dans cette vidéo, on vulgarise plusieurs algorithmes de Bandits. On se focalise sur un problème de Bandits à 2 bras, en regardant deux machines à sous. Certaines subtilités ont été volontairement omises pour simplifier la compréhension de la vidéo, je vous invite à lire "Reinforcement Learning: An Introduction second edition. Richard S. Sutton and Andrew G. Barto." pour plus de détails. On étud...
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Cette vidéo est un entraînement à l’épreuve d’analyse de documents scientifiques pour les concours d’écoles d’ingénieurs et ENS. Elle a été réalisée avec 2h de préparation pour découvrir le texte disponible sur le site gargantua de polytechnique « 2018 - 02 » des annales MP d’analyse de document. N’hésitez pas à critiquer l’exposé, ça me permettra de prendre en compte vos remarques pour le jour j.
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Cette vidéo est un entraînement à l’épreuve d’analyse de documents scientifiques pour les concours d’écoles d’ingénieurs et ENS. Elle a été réalisée avec 2h de préparation pour découvrir la première partie du texte : www.math.ens.fr/~debarre/Aussois.pdf N’hésitez pas à critiquer l’exposé, ça me permettra de prendre en compte vos remarques pour le jour j.
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|rg(f)-rg(g)| inf rg(f+g) inf rg(f)+rg(g)
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|rg(f)-rg(g)| inf rg(f g) inf rg(f) rg(g)
dim(ker(gof)) inf dim(ker(f))+dim(ker(g))
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dim(ker(gof)) inf dim(ker(f)) dim(ker(g))
à 3:30 je ne comprends pas cmt vous pouvez dire que lambda0 est nn nullle alors que f(p-1) diff de 0 par def de l'ordre nilpotence p donc un produit de ses 2 facteurs va plutot impliquer lambda0 est nulle nn? ptete que je n'ai bien compris si qlq peut m'expliquer si c'est la cas
6:01 y’a pas une erreur au niveau de la formule ici pour la somme d’une suite géométrique ?
Ok très intéressant ! Vu que cet algorithme est relativement récent, est-il utilisé dans certains domaines ? Ou n'est-ce qu'un préalable qui permet de mieux appréhender les Monte Carlo Tree Search (MCTS) ?
super vidéo ! bien expliquée et bien illustrée, merci beaucoup :)
Cher petit professeur du You Tube> Si vous dites en pleins mots "dimension de l'image" ( noté dim im f ) , alors IL FAUT dire en pleins mots "dimension du KERNEL ( et non "image du ker" ) !!!
merci beaucoup on bloquait
Très bonne vidéo, bien expliqué et méthode claire et efficace ! Merci
excellente vidéo très riche et informative
Excellent
C'est vraiment bien ! Merci beaucoup !!! Tu comptes créer d'autres vidéos concernant le reinforcement learning ?
Bonjour, oui je travaille sur une vidéo sur l’online matching, et je veux terminer cette série sur AlphaZero (il faut juste que je trouve le temps de tout faire ! :) ) Il y a une autre vidéo sur l’algorithme HOO qui utilise les bandits pour optimiser des fonctions.
Est-ce que ces limites fort importantes sont au programme des classes terminales Spécialité 2023-2024?
La première méthode qu’il a utilisée n’est pas à savoir mais il faut connaître la méthode du taux d’accroissement.
Merci bcp
Ne lache rien, c'etait excellent !!! Merci pour tout
Les images sont floues
merci bcpp
Petite note concernant la epsilon greedy method, normalement on sélectionne la machine sur laquelle on va jouer au hasard. Dans le cas particulier ou nous n'avons que 2 bras dans nos bandits, la différence n'est pas grande entre choisir la moins bonne machine et choisir une machine au hasard (modulo un changement de epsilon), pour cette raison j'ai un peu passé cela sous silence pour essayer d'avoir une explication plus claire de prime abord !
Très hâte de voir la suite!
Merci 💖💖💖
merciiii
Super!
Thank you very much
écris bien on comprend rien
Si on comprend largement.
On comprends très bien
merçi de vous
Conclusion, notre famille est libre*
la vidéo sur les mesures pitié
top
bien fait
merci pour votre bonne présentation
merci mais le 2 cour n'est encore disponible
ça serait mieux si l'écriture du stylo est un peu clair sinon merveilleuse vidéo, merci.
Merci infiniment très utile
bonjour monsieur ,des exercice sur les loi de studente et les des loi de chi carre a n degre de liberter.
super mec ! j'ai tout compris grâce à toi ! en plus ta voix est suave et sensuelle
Tu vas assez vite, tu devrais ralentir la cadences mais metciii
Merci beaucoup monsieur 🙏
merci
Svp si on a un ensemble A = [0,1]*[0,1] comment montrer qu'il est borné et qu'il admet un maximul et un minimum ? Merci
Bonjour, C’est une bonne question ! Ici je ne traite que le cas où l’on travail avec des ensembles de R. En fait derrière la valeur absolue utilisée dans l’exercice se cache une notion plus large : celle de norme. (je te laisse regarder la définition d’une norme en mathématiques sur internet, grosso modo pour mieux comprendre la suite, une norme c’est une « longueur » d’un élément). Une fois qu’on a choisi une norme sur notre espace, il faut alors utiliser cette définition pour vérifier que notre ensemble est borné : Il existe L>0 tel que pour tout point x dans l’ensemble la norme de x est inférieure à L. Je vais illustrer ça avec ton ensemble : si tu traces un repère orthonormée, ton ensemble correspond à l’ensemble des points sur un carré. (Juste pour visualiser ton ensemble). Donc maintenant on va devoir faire quelque chose : choisir une norme à utiliser. On va faire un truc intuitif: la norme d’un point correspondra à la longueur à l’origine de ce point. Cette distance est forcément plus petite que sqrt(2), tu peux le voir assez facilement sur un dessin, le point de ton carré le plus éloigné de l’origine est éloigné par un segment de longueur sqrt(2) unités. On utilise maintenant la définition : Pour tout point de [0;1]*[0;1], la norme de x est plus petite que sqrt(2). Donc notre ensemble est borné. Ici la norme d’un point B de coordonnées (x;y) est donnée par norme(B)=sqrt(x^2+y^2)
merci
First
First
merci
Petite coquille, j’ai oublié le coefficient « 2 » tout du long, je m’aperçois aussi d’un gros problème de son, je referai cette vidéo dès que possible.
"La pièce devient de plus en plus truquée". Elle est truquée ou pas, c'est les n tirages qui rendent cette possibilité plus probable sans même que ceci ne devienne jamais certain. Même à la limite.
Bonjour, n'oubliez pas de fixer n dans N étoile au début ! Sinon bon travail et bonne continuation
Parfaite démonstration!
Waouh... Cette vidéo a changé ma vie...merci
Apparemment quelques problèmes de son, ce sera reglé pour les prochaines corrections
Tres tres bon professeur !