СВ
Всем привет, не могу понять отличие double Q-learning от deep. И там и там есть 2 сети : target и eveluate.
Size: a a a
2019 August 30
CP
Это откуда слайд?
SM
Это я сама разбиралась, формат ‘конспектов’ по статьям : )
СВ
А минус - это что значит?
DN
Это я сама разбиралась, формат ‘конспектов’ по статьям : )
А ты это выложила куда-нибудь? Стрелочки прикольные, это tikz?
SM
Это гугл презентация 😅
СВ
Спасибо, хотя по схеме обучения все равно остались вопросы
c
Спасибо, хотя по схеме обучения все равно остались вопросы
Посмотри курс practical reinforcement learning на Coursera
Там есть отдельное видео про double q-learning
Но можно и весь курс глянуть)
Там есть отдельное видео про double q-learning
Но можно и весь курс глянуть)
СВ
Посмотри курс practical reinforcement learning на Coursera
Там есть отдельное видео про double q-learning
Но можно и весь курс глянуть)
Там есть отдельное видео про double q-learning
Но можно и весь курс глянуть)
Спасибо
2019 September 02
AP
Приветики
2019 September 06
AC
AC
Предлагаю заспамить чувака по ссылке в ответ
2019 September 10
c
Всем привет!
На этой неделе на семинаре выступит Дмитрий Никулин (@Erring ) с докладом о своей собственной работе Free-Lunch Saliency via Attention in Atari Agents
Встречаемся в четверг (12 сентября)
ШАД, аудитория еще уточняется!
В 19:00
Аннотация:
Я расскажу про статью (https://arxiv.org/abs/1908.02511), которую мы опубликовали месяц назад. Мы успешно прикрутили attention к моделям, играющим в Atari from raw pixels и сравнили с конкурентами качество игры и качество визуализаций аттеншна. В итоге однозначно выиграли по качеству игры и получили сравнимые результаты по визуализациям. 450 обученных моделей, 3686400 завершившихся эпизодов, сотни GPU-часов, море графиков. Трейлер: https://youtu.be/i41rQXKsa50
Приходите :)
На этой неделе на семинаре выступит Дмитрий Никулин (@Erring ) с докладом о своей собственной работе Free-Lunch Saliency via Attention in Atari Agents
Встречаемся в четверг (12 сентября)
ШАД, аудитория еще уточняется!
В 19:00
Аннотация:
Я расскажу про статью (https://arxiv.org/abs/1908.02511), которую мы опубликовали месяц назад. Мы успешно прикрутили attention к моделям, играющим в Atari from raw pixels и сравнили с конкурентами качество игры и качество визуализаций аттеншна. В итоге однозначно выиграли по качеству игры и получили сравнимые результаты по визуализациям. 450 обученных моделей, 3686400 завершившихся эпизодов, сотни GPU-часов, море графиков. Трейлер: https://youtu.be/i41rQXKsa50
Приходите :)
c
Если у вас нет пропуска в ШАД, не забудьте зарегистрироваться по ссылке до 12ти ночи со среды на четверг:
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform
DN
Всем привет!
На этой неделе на семинаре выступит Дмитрий Никулин (@Erring ) с докладом о своей собственной работе Free-Lunch Saliency via Attention in Atari Agents
Встречаемся в четверг (12 сентября)
ШАД, аудитория еще уточняется!
В 19:00
Аннотация:
Я расскажу про статью (https://arxiv.org/abs/1908.02511), которую мы опубликовали месяц назад. Мы успешно прикрутили attention к моделям, играющим в Atari from raw pixels и сравнили с конкурентами качество игры и качество визуализаций аттеншна. В итоге однозначно выиграли по качеству игры и получили сравнимые результаты по визуализациям. 450 обученных моделей, 3686400 завершившихся эпизодов, сотни GPU-часов, море графиков. Трейлер: https://youtu.be/i41rQXKsa50
Приходите :)
На этой неделе на семинаре выступит Дмитрий Никулин (@Erring ) с докладом о своей собственной работе Free-Lunch Saliency via Attention in Atari Agents
Встречаемся в четверг (12 сентября)
ШАД, аудитория еще уточняется!
В 19:00
Аннотация:
Я расскажу про статью (https://arxiv.org/abs/1908.02511), которую мы опубликовали месяц назад. Мы успешно прикрутили attention к моделям, играющим в Atari from raw pixels и сравнили с конкурентами качество игры и качество визуализаций аттеншна. В итоге однозначно выиграли по качеству игры и получили сравнимые результаты по визуализациям. 450 обученных моделей, 3686400 завершившихся эпизодов, сотни GPU-часов, море графиков. Трейлер: https://youtu.be/i41rQXKsa50
Приходите :)
"Своей собственной" — не совсем верное утверждение, у меня есть соавторы :) В остальном всё так 👌
DC
Как насчет стрима?
c
Как насчет стрима?
Стрим вряд ли.
Возможно будет запись, но это можно будет уточнить только в четверг.
Возможно будет запись, но это можно будет уточнить только в четверг.