Посмотрим на кривую обучения, приведённую в статье, для игры Breakout - это та, где нужно отбивать красный "кубик" доской, которую вы перемещаете в нижней части экрана.
Одна эпоха по оси времени - это 50000 апдейтов весов, то есть нужно больше миллиона апдейтов, чтобы выучить элементарную стратегию - поддерживать доску на одном уровне с мячом.
В режиме Supervised learning при размеченном датасете мы бы могли обучить такую нейросеть гораздо быстрее и используя гораздо меньше данных - всего для обучения в каждой игре было сыграно по 10 миллионов кадров. Но в рамках поставленной задачи предполагается, что такого датасета у нас нет, и нейросеть учится сама методом проб и ошибок, что и делает процесс обучения чудовищно жадным в плане данных.
Отмечу, что революции в data-efficiency с тех пор не произошло, и все следующие годы количество данных для обучения только росло. Но про те безумные числа мы поговорим в другой раз.
Конечно, это не приговор - всеголишь нужно научиться переносить знания между доменами и средами. А это уже совсем другая история.
Посмотрим на кривую обучения, приведённую в статье, для игры Breakout - это та, где нужно отбивать красный "кубик" доской, которую вы перемещаете в нижней части экрана.
Одна эпоха по оси времени - это 50000 апдейтов весов, то есть нужно больше миллиона апдейтов, чтобы выучить элементарную стратегию - поддерживать доску на одном уровне с мячом.
В режиме Supervised learning при размеченном датасете мы бы могли обучить такую нейросеть гораздо быстрее и используя гораздо меньше данных - всего для обучения в каждой игре было сыграно по 10 миллионов кадров. Но в рамках поставленной задачи предполагается, что такого датасета у нас нет, и нейросеть учится сама методом проб и ошибок, что и делает процесс обучения чудовищно жадным в плане данных.
Отмечу, что революции в data-efficiency с тех пор не произошло, и все следующие годы количество данных для обучения только росло. Но про те безумные числа мы поговорим в другой раз.
Конечно, это не приговор - всеголишь нужно научиться переносить знания между доменами и средами. А это уже совсем другая история.
Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.
Telegram Auto-Delete Messages in Any Chat
Some messages aren’t supposed to last forever. There are some Telegram groups and conversations where it’s best if messages are automatically deleted in a day or a week. Here’s how to auto-delete messages in any Telegram chat. You can enable the auto-delete feature on a per-chat basis. It works for both one-on-one conversations and group chats. Previously, you needed to use the Secret Chat feature to automatically delete messages after a set time. At the time of writing, you can choose to automatically delete messages after a day or a week. Telegram starts the timer once they are sent, not after they are read. This won’t affect the messages that were sent before enabling the feature.
