🎓 — Семинар 6. Model-based Policy Optimization using Symbolic World Model | Андрей Городецкий

Некоторые механические системы подчиняются функциональным зависимостям с небольшим количеством параметров, однако их приближение моделью с фиксированной архитектурой, например MLP, обычно требует настройки гораздо большего числа параметров.

В докладе Андрей расскажет про задачу символьной регрессии, метод её решения с помощью трансформера, применение этого метода для получения модели динамики среды и её использование в model-based policy optimization для обучения агента управлению низкоразмерными системами.

👉🏻 Дата: 10.10.24, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #RL #robotics