title: Latent pattern discovery in reinforcement learning
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Сироткин Александр Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Sirotkin Aleksandr Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Тыщук Кирилл Ильич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Tysuk Kirill Ilic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Николенко Сергей Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Nikolenko Sergej Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:26:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:26:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062490
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/30474
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Одной из интересных открытых проблем из области обучения с подкреплением является обработка демонстраций эксперта, выполняющего определённую задачу, с целью более эффективного обучения новых агентов выполнять схожие задачи. Один из возможных подходов -- выделение из экспертных данных крупных абстракцией или шаблонов, общих между всеми задачами. Это подобно тому, как мы, понаблюдав за кем-то, занятым игрой, можем в общих чертах понять, что в ней происходит, и, когда нам доведётся играть самим, быстро разобраться в происходящем. В данной работе был разработан метод на основе ранжирующей модели DSSM, а также среда и инструменты для изучения его достоинств и недостатков. По итогам анализа, базовая модель была доработана. Полученные модели показали хорошее качество на синтетических данных. Код и данные экспериментов доступны на GitHub.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: One of the intriguing open challenges in the field of Reinforcement Learning is the processing of expert demonstrations data with the purpose of more efficient training of new agents to perform similar tasks. One of the possible approaches is the extraction of macro-abstractions or patterns that are common to all of the demonstrated tasks. It is similar to a situation, in which we observe someone playing a game, get a rough concept of what is going on there and, when we get to play, learn very fast. In this work a method based on a ranking DSSM model is implemented along with the environment and instruments for studying its advantages and limitations. Taking into account the results of the analysis, the baseline model is refined. The resulting models show decent quality on a synthetic dataset. Code and experiments data are available on GitHub.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обучение с подкреплением
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: иерархическое обучение с подкреплением
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: reinforcement learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: hierarchical reinforcement learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Latent pattern discovery in reinforcement learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Обнаружение скрытых шаблонов в обучении с подкреплением
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30474/1/Thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,51 MB
resources.filename: reviewSV_KirillTyschukReviewSupervisor.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30474/2/reviewSV_KirillTyschukReviewSupervisor.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 47,37 kB