Knowledge Accumulator

Exploration by Random Network Distillation [2018]

Как нам решить проблему исследования среды и награждать агента за посещение новых состояний?

1) Берёте две случайные свёрточные сети. Одна - учитель, другая - ученик.
2) На встречающихся данных тренируете ученика предсказывать то же, что и учитель. Учителя не трогаем.
3) Если наша ошибка высокая, значит мы подали более новое состояние, если низкая, то более баянистое.
4) Добавляем MSE предсказания ученика с весом к обычной награде из среды.

Удивительно на первый взгляд, но результат прорывной - даже без настоящей награды нейросеть может научиться бродить и исследовать "мир" в игре с врагами и препятствиями.

На картинке можно посмотреть иллюстрацию того, как оно работает в реальности, с пояснениями, наслаждайтесь :)

@knowledge_accumulator

www.tg-me.com/fr/Knowledge Accumulator/com.knowledge_accumulator/22

800 viewsedited  Mar 13, 2023 at 12:55

Exploration by Random Network Distillation [2018]

Как нам решить проблему исследования среды и награждать агента за посещение новых состояний?

1) Берёте две случайные свёрточные сети. Одна - учитель, другая - ученик.
2) На встречающихся данных тренируете ученика предсказывать то же, что и учитель. Учителя не трогаем.
3) Если наша ошибка высокая, значит мы подали более новое состояние, если низкая, то более баянистое.
4) Добавляем MSE предсказания ученика с весом к обычной награде из среды.

Удивительно на первый взгляд, но результат прорывной - даже без настоящей награды нейросеть может научиться бродить и исследовать "мир" в игре с врагами и препятствиями.

На картинке можно посмотреть иллюстрацию того, как оно работает в реальности, с пояснениями, наслаждайтесь :)

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator