Curriculum для обучения с подкреплением: от простого к сложному

Thu, 11 Jun 2026 17:00:00 +0300

Curriculum для обучения с подкреплением: от простого к сложному

Представьте, что вы учите ребёнка шахматам, сразу бросив его против гроссмейстера. Ребёнок получит 0 полезного опыта: он проиграет быстро, не поймёт почему, и перестанет пробовать. Именно с такой проблемой сталкиваются агенты обучения с подкреплением (RL) при попытке решить по-настоящему сложные задачи «в лоб».

Решение — Curriculum Learning для RL: метод, при котором агент обучается не сразу на финальной сложной задаче, а проходит продуманную последовательность задач, от простых к трудным. Этот принцип лежит в основе самых громких достижений RL-систем последнего десятилетия.

Стратегии исследования в глубоком обучении с подкреплением

Tue, 09 Jun 2026 17:00:00 +0300

Стратегии исследования в глубоком обучении с подкреплением

Представьте агента, который учится играть в видеоигру с нуля. Он не знает правил, не знает, что приносит очки, и не знает, куда вообще идти. Единственное, что у него есть — это возможность действовать и получать обратную связь от среды. Перед ним встаёт фундаментальный вопрос: пробовать новое или делать то, что уже работало раньше?

Эта дилемма — exploration vs exploitation — является краеугольным камнем обучения с подкреплением. Противостояние эксплуатации и исследования — одна из ключевых тем в Reinforcement Learning. И чем сложнее среда, тем острее стоит этот вопрос. В этой статье мы разберём, какие стратегии исследования существуют в глубоком RL, как они работают под капотом, и когда какую применять.

Deep RL on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

Curriculum для обучения с подкреплением: от простого к сложному

Curriculum для обучения с подкреплением: от простого к сложному

Стратегии исследования в глубоком обучении с подкреплением

Стратегии исследования в глубоком обучении с подкреплением