Публикации по теме 'reinforcement-learning'
Исследование и использование в обучении с подкреплением
Разведка против эксплуатации
Что такое исследование и использование в обучении с подкреплением — короткое видео, посвященное концепции исследования и использования в формате вопрос-ответ, а также обсуждается объяснение правильного ответа.
Счастливого обучения !!
Учимся бегать: NeurIPS 2017 и 2018 | История успеха
Лукаш Кидзинский, постдоктор Стэнфордского университета, любит вызовы. И когда NeurIPS, ведущая в мире конференция по глубокому обучению, объявила о своем первом вызове в 2017 году, он не стал ждать.
Лукаш Кидзиньски уже проводил челлендж Учимся ходить , в котором участникам было поручено управлять скелетной моделью опорно-двигательного аппарата в среде моделирования с открытым исходным кодом под названием OpenSim . Запуск Учимся бегать в качестве задачи NeurIPS выставит эту..
Агент RL DeepMind, Mila & Montreal U, более крупный, лучший и быстрый, достигает сверхчеловеческой производительности на…
Глубокое обучение с подкреплением (RL) — это популярный алгоритм машинного обучения, который направлен на решение сложных задач принятия решений на уровне человека или сверхчеловеческого уровня. Успех этих моделей в значительной степени зависит от больших нейронных сетей и огромных выборок сред, чтобы учиться на них, поэтому получение…
Ice, Ice, Baby: изучение обучения с подкреплением с FrozenLake-v1 от Gymnasium
Фонд Фарама взял на себя управление разработкой тренажерного зала OpenAI. Их недавний выпуск сделал многие ранее доступные руководства по использованию Gym устаревшими.
Обучение с подкреплением (RL) — это тип машинного обучения, при котором агенты учатся принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой. Одной из популярных библиотек для реализации RL в Python является OpenAI Gym. В этом сообщении блога мы будем работать с определенной средой из библиотеки Gym под названием..
Используют ли мыши дистрибутивный RL? DeepMind говорит, что да
Исследователи DeepMind обнаружили параллели между реакцией мозга на дофамин и популярной теорией ИИ - распределенного обучения с подкреплением. Полученные данные подтверждают потенциал распределенного обучения с подкреплением и побудили исследователей DeepMind с гордостью заявить, что «теперь исследования ИИ находятся на правильном пути».
В новом исследовании исследователи из DeepMind и Гарвардского университета проанализировали активность дофаминовых клеток у мышей и обнаружили, что..
AWS DeepRacer League 2023 — обучение продолжается!
Лига AWS DeepRacer прошла половину пути к 2023 году. Впереди четыре месяца виртуальных гонок и нечетная физическая гонка на саммитах AWS, чтобы гонщики вышли в финал re:Invent в Лас-Вегасе!
Мой опыт был смешанным до сих пор. Мои виртуальные гонки значительно улучшились. Разрыв между моим временем и теми, кто постоянно находится на вершине, значительно сократился, и я неуклонно поднимаюсь в ежемесячной таблице лидеров. Однако мой опыт физических гонок на Лондонском саммите был..
Обучение с подкреплением (часть 2): градиент политики (укрепление) с использованием Tensorflow2
В этой статье мы обсудим, что такое градиенты политики и как реализовать градиенты политики с помощью tensorflow2.
В алгоритме градиента политики есть три основных момента.
Градиенты политики — это метод градиента политики Монте-Карло, который выполняет обновление после каждого эпизода. Градиент политики принимает текущее состояние в качестве входных данных и выводит вероятности для всех действий. Градиент политики использует градиентное восхождение для корректировки весов. Это..
