Исследовательская группа

Агентные системы и обучение с подкреплением

Multi-agent Social Reinforcement Learning Improves Generalization

14 октября 2020

Социальное обучение - это обучение путем наблюдения за поведением других агентов в среде. Такой метод обучения используется людьми и животными, и позволяет открывать полезные модели поведения, которые было бы трудно получить только лишь по собственному опыту. Так же наблюдение за другими помогает быстро адаптироваться к новым обстоятельствам.

Что если идею социального обучения использовать для обучения RL-агентов? Во многих реальных средах, где мы бы хотели использовать RL-агентов (автопилоты, роботы), индивидуальное обучение агента дорогостоящее, неэффективное, и может быть очень не безопасным. Однако эти среды заполнены людьми-экспертами, которые знают, как выполнять задачи (вождение автомобиля, загрузка посудомоечной машины). RL-агенты могут пассивно наблюдать за поведением людей и таким образом обучаться.

Авторы статьи Multi-agent Social Reinforcement Learning Improves Generalization исследуют, может ли RL-агент извлечь выгоду из присутствия опытных агентов в среде. На семинаре мы разберем, что такое социальное обучение, и обсудим предложенное решение от автором статьи.

Докладчик: Алина Плешкова.

Язык доклада: русский.

Дата и время: 14-е октября, 20:00-21:30.

Место: https://us02web.zoom.us/j/721102369

Видео с предыдущих семинаров доступно по ссылке: http://bit.ly/MLJBSeminars

Для получения рассылки о семинаре (с паролем от Zoom) - пишите Алексею Шпильману на alexey@shpilman.com.

Дополнительно