Агент учит компактную модель динамики и «воображает» в ней будущее. Так работают и Dreamer: поиск в модели вместо перебора в реальности.
Ключевые тезисы
- ищет в дереве возможных продолжений, направляя поиск оценками сети.
- Латентная предсказывает не пиксели, а компактное состояние — так дешевле и устойчивее.
- Обучение целиком «во сне» позволяет получить агента при минимуме реальных взаимодействий.
Видеолекции
Записи университетских курсов, где эта тема звучит. Ссылка открывает запись с той секунды, где о ней говорят, — искать по трёхчасовой лекции не нужно.
34:50Примеры задач для агентов: планирование, анализ15:29Определение и виды планирования (open/closed loop)1:29:24Экосистема Big Data и планирование развертывания1:53:28Мировые модели (World Models) и Genie
Собрать учебную программуГлава «Обучение с подкреплением» последний раз правилась . Нашли ошибку — напишите.