Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- scenario-lum [2025/06/08 05:15]
20.171.207.76 old revision restored (2025/05/13 08:45)
+++ scenario-lum [2025/06/20 03:08] (current)
216.73.216.118 old revision restored (2025/06/08 04:29)
@@ Line 287: / Line 287: @@
 <note tip>
-Un autre facteur pouvant être pris en compte est la "direction" du motif
+Concernant les motifs "d'intéraction" :
-lors d'une association entre un flux interne et un flux externe.
-Pour éviter qu'un même motif soit appris par plusieurs systèmes échangeant
+Une certaine redondance de l'apprentissage se retrouve lors de la
-entre eux.
+découverte de motifs dit "d'intéraction", c'est à dire mettant
+en jeux plusieurs systèmes, donc des associations entre un flux
+interne et un flux externe. Un même motif peut potentiellement
+être appris et diffusé par deux systèmes différents.
-En partant du prédicat qu'il y aura potentiellement de la latence entre
+Exemple (en restant du point de vue du système d'éclairage) :
-l'émission d'une instance par un flux d'un système et la réception de
+le store m'indique qu'il s'est ouvert (V2:2, ou V2:1, voir un motif
-cette instance par un autre système, nous pouvons dire qu'il serait
+associant les deux), je capte une augmentation de la luminosité (V1:2)
-plus pertinent pour un système de rechercher des motifs qu'il "fini" et
+que je communique aussi. L'association de l'ouverture du store (e1) et de
-dont il peut avertir les autres.
+l'augmentation de la luminosité (e2) est faite par les deux systèmes et
+les deux systèmes créent des flux correspondant à cette association, il
+y a donc redondance.
+Cette redondance est elle un mal ?
+Doit-on utiliser cette redondance à notre avantage et l'utiliser
+pour faire un consensus sur des motifs communs à certains objet ?
+Si oui comment détecter qu'un même motif a été découvert par deux
+systèmes différents et comment arriver à un consensus et comment
+décider lequels des systèmes aura pour rôle de notifier les autres
+des instances de ce motif ?
+D'un autre point de vue, cette redondance est elle nécessaire ?
+Ne pourait on pas faire en sorte "d'orienter" l'apprentissage
+pour qu'un minimum de système, au mieux un seul, découvre ce motif ?
+Personellement je penche plus vers ce second point de vue. Nous
+pourrions par exemple donner plus d'intérêt à un concept d'association,
+ou d'interaction, si l'évènement e2 de cette association est capté par un flux
+interne.
+Pour reprendre l'exemple: dans l'association "ouverture store" -> "augmentation
+luminosité", e2 provient d'un flux interne pour le système d'éclairage l'association
+et d'un flux externe pour le store. L'association aura donc un plus fort intérêt à
+être exploité par le système d'éclairage que par le store électrique.
+Partir sur ce principe permettrait de trouver plus rapidement des motifs "d'intéraction"
+complexe, c'est à dire mettant en jeu plusieurs avatars.
+De plus vérifier qu'un motif est "vrai" est plus facile que de détecter une redondance
+(avis personnel), quand bien même qu'avant d'être diffusé un motif est passé par une
+longue phase vérification, donc les systèmes n'ont pas vraiment de "raison" vérifier la
+véracité d'un motif, juste de regarder si il leur est utile ou non. De plus les systèmes
+ont les mêmes capacités d'apprentissage, raison de plus pour qu'ils se fasse "confiance"
+leur de l'apprentissage de motif d'intéraction (je ne parle ici que d'apprentissage et non
+de synchronisation entre eux).
-remarque : prendre en compte ce facteur permettrait certes de réduire
-la redondance mais risque de renforcer l'apparition de motifs "cyclique",
-cependant ce types de motifs sont surement plus facilement indentifiable
-que des redondances de motifs.
 </note>
 == Calcul du feedback ==
-Le feedback d'intérêt Ί d'un évènement e se calcule donc à partir du rapport
+Le feedback d'intérêt **Ί** d'un évènement e se calcule donc à partir du rapport
 de son intérêt intrapersonnel **Ί<sub>α</sub>** sur son intérêt interpersonnel
 **Ί<sub>ε</sub>**.

DokuWiki

Site Tools

Differences

Page Tools