Как стать автором
Обновить

Новая реализация любопытства у ИИ. Обучение с вознаграждением, которое зависит от сложности предсказать результат выдачи

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров11K

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 впервые превысил средние результаты человека в компьютерной игре «Месть Монтесумы» (если не считать анонимную заявку в ICLR, где результат хуже нашего). RND демонстрирует ультрасовременную эффективность, периодически находит все 24 комнаты и проходит первый уровень без предварительной демонстрации и не имея доступ к базовому состоянию игры.
Всего голосов 26: ↑26 и ↓0+26
Комментарии19