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.
You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.
How to Use Bitcoin?
n the U.S. people generally use Bitcoin as an alternative investment, helping diversify a portfolio apart from stocks and bonds. You can also use Bitcoin to make purchases, but the number of vendors that accept the cryptocurrency is still limited. Big companies that accept Bitcoin include Overstock, AT&T and Twitch. You may also find that some small local retailers or certain websites take Bitcoin, but you’ll have to do some digging. That said, PayPal has announced that it will enable cryptocurrency as a funding source for purchases this year, financing purchases by automatically converting crypto holdings to fiat currency for users. “They have 346 million users and they’re connected to 26 million merchants,” says Spencer Montgomery, founder of Uinta Crypto Consulting. “It’s huge.”
