Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 41eae118 fe3f 43d0 8564 55d2ed4291fc 3
Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 41eae118 fe3f 43d0 8564 55d2ed4291fc 3

Агент обучения с подкреплением в модели мира диффузии

 DIAMOND (DIffusion as a Model of Environment Dreams): A Reinforcement Learning Agent Trained in a Diffusion World Model

«`html

Улучшение обучения агентов с помощью DIAMOND в сфере искусственного интеллекта

Обучение с подкреплением (RL) основано на том, что агенты учатся принимать решения взаимодействуя с окружающей средой. RL достиг впечатляющих результатов в играх, робототехнике и автономных системах. Цель — разработать алгоритмы, позволяющие агентам эффективно выполнять задачи, максимизируя накопленные вознаграждения через пробно-ошибочное взаимодействие. Путем непрерывной адаптации к новым данным эти алгоритмы помогают улучшать производительность со временем, делая RL важным компонентом в разработке интеллектуальных систем.

Проблема эффективности выборки

Одной из значительных проблем в RL является неэффективность выборки, когда агентам требуется обширное взаимодействие с окружающей средой для изучения эффективных стратегий. Это ограничение затрудняет практическое применение RL в реальных сценариях, особенно в средах, где получение выборок затратно или занимает много времени.

Практические решения

Существующие исследования включают в себя мировые модели, такие как SimPLe и Dreamer, которые обучают агентов RL в симулированных средах. DIAMOND (DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams) представляет собой новый RL агент, обученный с использованием мировой модели на основе диффузии. DIAMOND использует преимущества моделей диффузии, что делает его более эффективным в обучении и способным адаптироваться в сложных средах.

Оценка производительности

Производительность DIAMOND оценивается на бенчмарке Atari 100k, где он достигает среднего нормализованного человека показателя 1.46, устанавливая новый стандарт для агентов, обученных полностью в мировой модели.

В заключение, DIAMOND представляет значительный прогресс в RL, решая проблему неэффективности выборки через улучшенное мировое моделирование. Интеграция моделей диффузии в мировое моделирование является шагом вперед в разработке более надежных и эффективных систем RL, что открывает путь для более широких применений и улучшенной производительности ИИ.

Подробнее ознакомьтесь с статьей и GitHub.

«`

Полезные ссылки:

ИИ Бизнес-инкубатор itinai.ru будет работать на вас. Получите свой цифровой продукт и готовую модель дохода

ИИ-агенты интеллектуальная автоматизация бизнеса

Готовые ИТ — решения для бизнеса

Новости в сфере искусственного интеллекта