Combiner les apprentissages motivés et associatifs

par Maxime Carrere

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Frédéric Alexandre.

Soutenue le 11-10-2016

à Bordeaux , dans le cadre de École doctorale de Mathématiques et Informatique (Talence ; Gironde) , en partenariat avec LABRI Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (équipe de recherche) and Mnémosyne (laboratoire) .


  • Résumé

    Pour pouvoir être autonomes dans un environnement complexe,les humains comme les systèmes artificiels doivent posséder un apprentissagesouple et capable de s’adapter au changement. Dans cette thèse, nous nous intéressonsà comment cette autonomie peut être obtenue par interactions entreles différents systèmes d’apprentissage de notre cerveau. Pour cela, nous modélisonsdans une approche inspirée de la biologie le comportement de certainesdes parties du cerveau impliquées dans les apprentissages répondant et opérant,et observons comment leurs interactions permettent un apprentissage flexibledans des tâches impliquant des changements comme l’extinction et le reversal.

  • Titre traduit

    Combining associative and motivated learning


  • Résumé

    In a complex environment, humans and artificials systems need aflexible learning system to adapt themselves to situations which can change. Inthis thesis, we study how autonomy can be the result of interactions betweenthe different learning systems of our brain. In particular, in a biologicallyinspiredapproach, we model different parts of the brain involved in respondantand operant conditioning, et show how their interactions can promote flexiblelearning in tasks in which situation can change, like extinction or reversal.


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