TGViewer
Knowledge Accumulator Knowledge Accumulator @knowledge_accumulator · 5.69K subscribers
Post #22 846
Exploration by Random Network Distillation [2018]

Как нам решить проблему исследования среды и награждать агента за посещение новых состояний?

1) Берёте две случайные свёрточные сети. Одна - учитель, другая - ученик.
2) На встречающихся данных тренируете ученика предсказывать то же, что и учитель. Учителя не трогаем.
3) Если наша ошибка высокая, значит мы подали более новое состояние, если низкая, то более баянистое.
4) Добавляем MSE предсказания ученика с весом к обычной награде из среды.

Удивительно на первый взгляд, но результат прорывной - даже без настоящей награды нейросеть может научиться бродить и исследовать "мир" в игре с врагами и препятствиями.

На картинке можно посмотреть иллюстрацию того, как оно работает в реальности, с пояснениями, наслаждайтесь :)

@knowledge_accumulator
  • 👍 9
  • 😱 3
More from @knowledge_accumulator
  1. Sep 20, 2026Почувствуйте AGI Все эти годы я писал о том, что не верю в потенциал LLM превратиться в су…
  2. Sep 5, 2026Предсказать среднее могут не только лишь все Классическая задача машинного обучения - трен…
  3. Aug 17, 2026Долина vs Нью-Йорк Если что-то находится далеко от нас, нам свойственно излишне обобщать с…
  4. Jul 30, 2026Кто виноват в сливе рекламного бюджета? При создании рекламного line item рекламодатель ус…
  5. Jul 13, 2026Покатался на яхте в Американской глубинке После переезда в Калифорнию произошло неожиданно…
  6. Jun 30, 2026Да кто такие эти ваши producer-side A/B-тесты? В своей яндексовской эре работы над рекомен…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →