ето не тот, ща

вот так выглядеть будет, жмешь - и все ок + бот подтирает за собой

Приветствую всех, я конечно не по теме, но мне негде спросить: можно ли статью или ссылку на ресурс про технику, которая заключается в использовании батча со случайным количеством семплов.

и вообще такое возможно? я от кого-то слышал, что такая техника повышала качество модели для сегментации, но детально расспросить про это не удалось.

У меня есть подозрения, что это ничего хорошего не сулит, ну у людей получилось улучшить качество сегментации

Буду благодарен если скинете статейки, ресурсы, а то найти чет не могу

нашел только вот это: https://arxiv.org/pdf/1104.2373v4.pdf

Смотрите какую интересную штуку microsoft подвез
https://twitter.com/MSFTResearch/status/1232070448147509255?s=19

Товарищи! Прошу помощи! Хочу попробовать сделать самообучающуюся цифровую имитацию жизни (например когда штуковина виртуально эволюционирует чтобы ходить дальше). Подозреваю что этого можно достичь в игровых движках. Не могу найти информацию о том как к этому подступиться. Если кто-то поможет ссылкой или подсказкой что искать, буду благодарен.

зачем?!!

Для образовательного процесса. Может потом буду настоящих роботов делать на этой основе.

Разве RL не этим занимается?

Ну а почему бы не попробовать собственно эволюционные алгоритмы?

Почему бы и да! Есть ли какая-то доступная для понимания информация? Эволюционионные алгоритмы для чайников или что-то в этом роде?

Всем привет!
Третья лекция курса по Advanced RL  пройдет в этот четверг (27.02) в 19:00
В ШАДе (ул. Тимура Фрунзе, 11к2)
Аудитория: Оксфорд

На лекции выступит Петр Кудеров @pkuderov
Тема: Hierarchical Reinforcement Learning
В классическом РЛ агент вынужден выбирать действия из списка примитивных действий, данных ему сверху.
Мы, люди, при этом не ведем себя подобным образом: не думаем, какие импульсы послать мышцам, чтобы съесть торт (и получить +1 награды).
Иерархический РЛ - это спектр методов, нацеленных на обучение агента сложным составным последовательностям действий.
Об этом и поговорим. Разберем Option-Critic, FeUdal Networks и HIRO

Если вы хотите прийти, обязательно зарегистрируйтесь в форме по ссылке (для оформления пропуска)!
Зарегистрируйтесь, пожалуйста, до 19:00 сегодня (среда).

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform

Внимание!
В силу ограниченной вместимости аудитории, я буду вынужден закрыть регистрацию при превышении порога в 90 человек. Очень надеюсь, что поместятся все желающие прийти.
Внимание! Просьба регистрироваться всем: и тем, у кого пропуск есть, и тем у кого его нет. Нам это нужно, чтобы считать людей.

Запись прошлой лекции по Imitation Learning and Inverse RL появится сегодня!

Что-то новенькое :)  https://arxiv.org/abs/2002.09571