Knowledge Accumulator

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning [2013] - с чего начался хайп

Игры из набора Atari 2600 - это около 50 отлично вписывающихся в RL задач:
1) Каждый кадр мы получаем картинку из игры на входе
2) Мы можем нажать одну из 18 комбинаций кнопок в ответ
3) Каждый кадр среда нам отдаёт награду - изменение "очков" в игре.

Мысль о том, что играть в компьютерную игру система можно научиться сама с полного нуля, ускоряет сердцебиение и сводит с ума всех мечтающих о создании GLaDOS в реальной жизни.

В рамках научпопа могу дать такую интуицию принципа обучения:

Собирая траектории "<>-действие-состояние-награда-действие-состояние-награда-<>" мы можем пробрасывать информацию об отложенных наградах "назад во времени" с помощью хитрого способа обучения - таким образом можно научить систему совершать цепочку правильных действий, даже если положительная награда за них будет только в конце цепочки.

Метод в статье был использован достаточно базовый, но его хватило, чтобы обойти человека в ряде игр, требующих простой стратегии для победы - например, Pong или Breakout (первые 2 игры на картинке).

www.group-telegram.com/us/knowledge_accumulator.com/18

813 viewsMar 11, 2023 at 09:58

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning [2013] - с чего начался хайп

Игры из набора Atari 2600 - это около 50 отлично вписывающихся в RL задач:
1) Каждый кадр мы получаем картинку из игры на входе
2) Мы можем нажать одну из 18 комбинаций кнопок в ответ
3) Каждый кадр среда нам отдаёт награду - изменение "очков" в игре.

Мысль о том, что играть в компьютерную игру система можно научиться сама с полного нуля, ускоряет сердцебиение и сводит с ума всех мечтающих о создании GLaDOS в реальной жизни.

В рамках научпопа могу дать такую интуицию принципа обучения:

Собирая траектории "<>-действие-состояние-награда-действие-состояние-награда-<>" мы можем пробрасывать информацию об отложенных наградах "назад во времени" с помощью хитрого способа обучения - таким образом можно научить систему совершать цепочку правильных действий, даже если положительная награда за них будет только в конце цепочки.

Метод в статье был использован достаточно базовый, но его хватило, чтобы обойти человека в ряде игр, требующих простой стратегии для победы - например, Pong или Breakout (первые 2 игры на картинке).

BY Knowledge Accumulator