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Multiagent Cooperation and Competition with Deep Reinforcement Learning
In the present work we extend the Deep Q-Learning Network architecture proposed by Google DeepMind to multiagent environments and investigate how two agents controlled by independent Deep Q-Networks interact in the classic videogame Pong.
Int\'egration de contexte global par amor\ccage pour la d\'etection d'\'ev\'enements (Integrating global context via bootstrapping for event detection)
Les approches neuronales obtiennent depuis plusieurs ann{\'e}es des r{\'e}sultats int{\'e}ressants en extraction d{'}{\'e}v{\'e}nements.
Repr\'esentation dynamique et sp\'ecifique du contexte textuel pour l'extraction d'\'ev\'enements (Dynamic and specific textual context representation for event extraction)
Dans cet article, focalis{\'e} sur l{'}extraction supervis{\'e}e de mentions d{'}{\'e}v{\'e}nements dans les textes, nous proposons d{'}{\'e}tendre un mod{\`e}le op{\'e}rant au niveau phrastique et reposant sur une architecture neuronale de convolution de graphe exploitant les d{\'e}pendances syntaxiques.
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