Посмотрим на кривую обучения, приведённую в статье, для игры Breakout - это та, где нужно отбивать красный "кубик" доской, которую вы перемещаете в нижней части экрана.
Одна эпоха по оси времени - это 50000 апдейтов весов, то есть нужно больше миллиона апдейтов, чтобы выучить элементарную стратегию - поддерживать доску на одном уровне с мячом.
В режиме Supervised learning при размеченном датасете мы бы могли обучить такую нейросеть гораздо быстрее и используя гораздо меньше данных - всего для обучения в каждой игре было сыграно по 10 миллионов кадров. Но в рамках поставленной задачи предполагается, что такого датасета у нас нет, и нейросеть учится сама методом проб и ошибок, что и делает процесс обучения чудовищно жадным в плане данных.
Отмечу, что революции в data-efficiency с тех пор не произошло, и все следующие годы количество данных для обучения только росло. Но про те безумные числа мы поговорим в другой раз.
Конечно, это не приговор - всеголишь нужно научиться переносить знания между доменами и средами. А это уже совсем другая история.
Посмотрим на кривую обучения, приведённую в статье, для игры Breakout - это та, где нужно отбивать красный "кубик" доской, которую вы перемещаете в нижней части экрана.
Одна эпоха по оси времени - это 50000 апдейтов весов, то есть нужно больше миллиона апдейтов, чтобы выучить элементарную стратегию - поддерживать доску на одном уровне с мячом.
В режиме Supervised learning при размеченном датасете мы бы могли обучить такую нейросеть гораздо быстрее и используя гораздо меньше данных - всего для обучения в каждой игре было сыграно по 10 миллионов кадров. Но в рамках поставленной задачи предполагается, что такого датасета у нас нет, и нейросеть учится сама методом проб и ошибок, что и делает процесс обучения чудовищно жадным в плане данных.
Отмечу, что революции в data-efficiency с тех пор не произошло, и все следующие годы количество данных для обучения только росло. Но про те безумные числа мы поговорим в другой раз.
Конечно, это не приговор - всеголишь нужно научиться переносить знания между доменами и средами. А это уже совсем другая история.
Telegram today rolling out an update which brings with it several new features.The update also adds interactive emoji. When you send one of the select animated emoji in chat, you can now tap on it to initiate a full screen animation. The update also adds interactive emoji. When you send one of the select animated emoji in chat, you can now tap on it to initiate a full screen animation. This is then visible to you or anyone else who's also present in chat at the moment. The animations are also accompanied by vibrations. This is then visible to you or anyone else who's also present in chat at the moment. The animations are also accompanied by vibrations.
What is Telegram?
Telegram’s stand out feature is its encryption scheme that keeps messages and media secure in transit. The scheme is known as MTProto and is based on 256-bit AES encryption, RSA encryption, and Diffie-Hellman key exchange. The result of this complicated and technical-sounding jargon? A messaging service that claims to keep your data safe.Why do we say claims? When dealing with security, you always want to leave room for scrutiny, and a few cryptography experts have criticized the system. Overall, any level of encryption is better than none, but a level of discretion should always be observed with any online connected system, even Telegram.
