S
Нет, я пока собрал список желающих и отправил в издательство. Сейчас идет подготовка финальных драфтов, думаю это еще неделя-две, потом уже из издательства напишут
Size: a a a
2018 May 05
LG
понял, спасибо.
AA
Это они читать или ревьюить? Седьмая глава большая, там страниц 40, что ли. Остальные по 20-25
Прочитать и потестить код 7 глав
AM
Кстати, кажется, тут почему-то не было: Facebook буквально несколько дней назад выкатил ELF OpenGo (https://research.fb.com/facebook-open-sources-elf-opengo/)
Пишут, что бот сыграл 198-2 с LeelaZero (наиболее сильная открытая реализация AlphaGo Zero на тот момент), 14-0 с топовыми мировыми игроками в Go, причём в процессе игры на prediction боту давалось 50 секунд на одной GPU, а людям — неограниченное количество времени для обдумывания хода.
Обновлённый ELF переехал в PyTorch (https://github.com/pytorch/elf).
Пишут, что бот сыграл 198-2 с LeelaZero (наиболее сильная открытая реализация AlphaGo Zero на тот момент), 14-0 с топовыми мировыми игроками в Go, причём в процессе игры на prediction боту давалось 50 секунд на одной GPU, а людям — неограниченное количество времени для обдумывания хода.
Обновлённый ELF переехал в PyTorch (https://github.com/pytorch/elf).
а в шахматы они осилили?
AM
чёт я бегло глянул, кажется что нет
EZ
а в шахматы они осилили?
если они выкинут шахматную модель в опенсорс это будет бомба
AM
если они выкинут шахматную модель в опенсорс это будет бомба
угу, я уже предвкушал, что сейчас скачаю, а фиг вам
AM
может они всё-таки не забросили, и шахматная модель уже учится/готовится к выкладке в опенсорс
EZ
может они всё-таки не забросили, и шахматная модель уже учится/готовится к выкладке в опенсорс
просто шахматы сложнее)
SK
товарищи, я тут решил world models почитать и вам советую
кто читал, можете меня пнуть, что я забыл/упустил:
https://github.com/Scitator/papers/blob/master/papers/1803_world_models.md
кто читал, можете меня пнуть, что я забыл/упустил:
https://github.com/Scitator/papers/blob/master/papers/1803_world_models.md
2018 May 06
S
@Scitator спасибо за обзор. Хотел что-то подобное в retro contest запилить
SK
я тоже думал, но пришел к выводу, что подход может оказаться too complicated, с учётом времени на компетишен и надо пробовать что-то проще
2018 May 09
KI
"Current top entry on the @OpenAI Retro Contest Leaderboard has learned to glitch through a test level. Devious RL!"
👤 @jackclarkSF (twitter)
📉 @loss_function_porn
👤 @jackclarkSF (twitter)
📉 @loss_function_porn
c
Всем привет!
Завтра на семинаре выступлю я.
В ШАДе, в 19:00, ауд Стенфорд
Если у вас нет пропуска, не забудьте зарегистрироваться по ссылке до сегодняшней ночи :
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform
Доклад будет посвящен статье Latent Space Policies for Hierarchical Reinforcement Learning.
Мы поговорим о том, как задачу обучения с подкреплением описать с помощью направленной графической модели и как, далее, из этой постановки получить PG с максимизацией энтропии.
Изучим метод, позволяющий из получившейся графмодели сделать иерархическую политику, в которой изменения, вносимые низкоуровневыми действиями, обратимы и не понижают качество. Метод выглядит стройным и без обилия эвристик.
Приходите, будет интересно.
Завтра на семинаре выступлю я.
В ШАДе, в 19:00, ауд Стенфорд
Если у вас нет пропуска, не забудьте зарегистрироваться по ссылке до сегодняшней ночи :
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform
Доклад будет посвящен статье Latent Space Policies for Hierarchical Reinforcement Learning.
Мы поговорим о том, как задачу обучения с подкреплением описать с помощью направленной графической модели и как, далее, из этой постановки получить PG с максимизацией энтропии.
Изучим метод, позволяющий из получившейся графмодели сделать иерархическую политику, в которой изменения, вносимые низкоуровневыми действиями, обратимы и не понижают качество. Метод выглядит стройным и без обилия эвристик.
Приходите, будет интересно.
MG
Всем привет!
Завтра на семинаре выступлю я.
В ШАДе, в 19:00, ауд Стенфорд
Если у вас нет пропуска, не забудьте зарегистрироваться по ссылке до сегодняшней ночи :
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform
Доклад будет посвящен статье Latent Space Policies for Hierarchical Reinforcement Learning.
Мы поговорим о том, как задачу обучения с подкреплением описать с помощью направленной графической модели и как, далее, из этой постановки получить PG с максимизацией энтропии.
Изучим метод, позволяющий из получившейся графмодели сделать иерархическую политику, в которой изменения, вносимые низкоуровневыми действиями, обратимы и не понижают качество. Метод выглядит стройным и без обилия эвристик.
Приходите, будет интересно.
Завтра на семинаре выступлю я.
В ШАДе, в 19:00, ауд Стенфорд
Если у вас нет пропуска, не забудьте зарегистрироваться по ссылке до сегодняшней ночи :
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform
Доклад будет посвящен статье Latent Space Policies for Hierarchical Reinforcement Learning.
Мы поговорим о том, как задачу обучения с подкреплением описать с помощью направленной графической модели и как, далее, из этой постановки получить PG с максимизацией энтропии.
Изучим метод, позволяющий из получившейся графмодели сделать иерархическую политику, в которой изменения, вносимые низкоуровневыми действиями, обратимы и не понижают качество. Метод выглядит стройным и без обилия эвристик.
Приходите, будет интересно.
а видео будет?
c
а видео будет?
S
Да, запишем
AP
Я буду, да