tg-me.com/knowledge_accumulator/20
Last Update:
Проблема Montezuma's Revenge
Большие проблемы у базовых RL-алгоритмов возникают тогда, когда награды за действия возникают редко, и нет шансов получить положительную награду просто случайным нажатием кнопок - а значит, вы не выучите абсолютно ничего с момента инициализации.
Это называют проблемой exploration - нам нужно "исследовать" среду и побывать в как можно большем наборе состояний среды, и уже в них пытаться нажимать случайные кнопки 😄
Для решения изобрели, пожалуй, десятки методов на основе intrinsic motivation - это когда вы конструируете искусственную награду за исследование новых состояний, сами её считаете и добавляете к настоящей награде. Обучение на такую награду позволяет мотивировать агента совершать действия, приводящие к новому состоянию среды.
В 2018 году был предложен абсурдно простой и при этом эффективный метод, который закрепился во многих последующих работах. Про такой эффект я уже говорил.
Завтра я про него расскажу, не переключайтесь!
@knowledge_accumulator
BY Knowledge Accumulator
Share with your friend now:
tg-me.com/knowledge_accumulator/20