ALE
[Перевод] Новая реализация любопытства у ИИ. Обучение с вознаграждением, которое зависит от сложности предсказать результат выдачи
Прогресс в игре «Месть Монтесумы» многими рассматривался как синоним достижений в области исследования незнакомой среды Мы разработали метод случайной дистилляции сети (Random Network Distillation, RND) на основе прогнозирования, который поощряет агентов обучения с подкреплением исследовать окружение благодаря любопытству. Этот метод…
Читать дальшеПаблик ВКонтакте
Последние посты
- Доступные в Европе современные и недорогие телевизоры Xiaomi TV A Pro 2025
- Российские космонавты справились с задачами в открытом космосе в 2024 году со скоростью света
- Как создать стильную цветовую палитру: уроки из Карт Таро в стиле Dragon Age
- Анализ трейлера игры “Kingdom Come: Deliverance II”
- Выберите для меня лучшее