Эффективное семплирование данных - заполнение реплея с помощью генеративных сетей

ФИО студента: Капранов Иван Константинович

Руководитель: Выборный Евгений Викторович

Кампус/факультет: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Программа: Математические методы моделирования и компьютерные технологии (Магистратура)

Оценка: 7

Год защиты: 2021

Обучение с подкреплением в данный момент сфокусировано вокруг моделей, использующих нейронные сети в качестве апроксиматоров. Многие модели обучения с подкреплением используют различные виды реплеев для стабилизации и ускорения обучения. Заполнение реплея происходит из наблюдаемых агентов состояний. При медленном и\\или сложном взаимодействии со средой заполнение реплея может быть крайне медленным, при достаточно быстром обучении сети. Данная работа предлагает дополнительный способ заполнения реплея с помощью генеративных сетей, хорошо комбинирующийся с многими другими модификациями реплеев, это позволяет ускорить обучение некоторых классов агентов.

Текст работы (работа добавлена 17 мая 2021 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ