ScyberLab
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Scybernethics - Toward a second-order enactive rationality² >>> https://scybernethics.org (work in progress)
Soto V~E --> A Classer *** - 2
Dipôles soto (2) ***
Dynamique non-linéaire / Emergences
Motif intentionnel transcendantal/originel (Husserl), expérientiel ou sémantico-représentationnel (linéaire + circulaire-récursif) et circulaire produisant récursivement une apparence linéaire) <--> quasi-bidim [soto]
2 niveaux de représentations : 1. Distinction pour intelligibilité inter-subjective (utille et necessaire mais pas suffisante) puis 2. Nuance sur la dimension établie (bidim implicite, indirecte) [soto]
Principe de Centrifugation (cognitif, attentionnel) par diversification-distribution du sujet, du sens, du contexte, du problème (processus) par la preignance et la réification de la forme visible, dicible, matérielle ou conceptuelle [soto]
Conceptualisation sémantique comme négation (d'un tout-unité-contexte-moi-vide-mystère) <--> concentration attentionnelle --> complémentarité-antagonisme bidim rabattu sur monodim, et contextuelle [soto, bouddhisme] - passage intermédiaire
Apprentissage Renforcé ( Q/Sarsa et TD Learning), par Essai / Erreur (différent Supervisé/Non-Supervisé)
Learning Reinforcement Learning (with Code, Exercises and Solutions) – WildML
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Learning Reinforcement Learning (with Code, Exercises and Solutions) – WildML
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Apprentissage Renforcé ( Q/Sarsa et TD Learning), par Essai / Erreur (différent Supervisé/Non-Supervisé)
Children
David Silver’s Reinforcement Learning Course
Reinforcement Learning_Sutton-Barto_Draft_06-2017.pdf
RL techniques are used to implement attention mechanisms in image processing