Model Based RL для игр Atari

Описание

Современные model-free RL алгоритмы могут решать сложные задачи, например Atari игры, но им требуются десятки миллионов взаимодействий со средой — эквивалентно нескольким неделям тренировки в реальном времени. Люди же могут научится играть в эти игры за минуты.

На предстоящем семинаре мы обсудим новую статью Model Based Reinforcement Learning for Atari, где авторы предложили алгоритм, превосходящий state-of-the-art model-free подходы при сильном ограничении в числе взаимодействий со средой.

Докладчик: Игорь Филиппов.

Ссылка на слайды: https://drive.google.com/file/d/13Yxodmvs8_de5UrNXM1zjpIWYhtxaH5K/view?usp=sharing