Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2023

Материал из MachineLearning.

(Перенаправлено с Rl)
Перейти к: навигация, поиск

В отличие от классического машинного обучения, в обучении с подкреплением алгоритму на вход не поступает обучающая выборка. Вместо этого, обучение проводится "методом проб и ошибок": агент должен сам собрать данные в ходе взаимодействия с окружающим миром (средой) и на основе собранного опыта научиться максимизировать получаемый отклик - подкрепление, или награду. Курс направлен на изучение алгоритмов последних лет, показывающих state-of-the-art результаты во многих задачах дискретного и непрерывного управления за счёт совмещения классической теории с парадигмой глубинного обучения.

Читается для магистров 617-й, 621-й, 522-й и 622-й групп.

Преподаватели: Кропотов Дмитрий, Темирчев Павел, Илья Синильщиков, Алексей Медведев, Дмитрий Медведев, Владимир Ипполитов, Миньчуань Сюй.

Расписание: Занятия проводятся в смешанном онлайн/офлайн формате. Распределение см. в расписании занятий ниже.

  • лекции: по пятницам в 14-35, ауд. 526б
  • семинары: по пятницам в 16:20, ауд. 526б

Канал в Telegram: ссылка

Видеозаписи занятий: ссылка

Содержание

Критерии оценки

В курсе предусмотрено шесть лабораторных работ в формате ноутбуков и письменный экзамен. Итоговая оценка по курсу в 10-балльной шкале рассчитывается по формуле:

Итоговая оценка = Округл.вверх (0.3 * Экз + 0.7 * Лаб)

Оценке 5 в пятибалльной шкале соответствует оценка 8 и выше, оценке 4 - оценка [6, 8), оценке 3 - промежуток [4, 6). Помимо баллов необходимо также выполнить следующие условия:

Итог Необходимые условия
5 сдано не менее 5 заданий, оценка за экзамен >= 6
4 сдано не менее 4 заданий, оценка за экзамен >= 4
3 сдано не менее 3 заданий, оценка за экзамен >= 4

Домашние задания

Максимальный балл за лабораторные - 100 баллов; итоговая оценка за лабораторные получается делением на десять. За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.

Сдавать лабораторные можно в течение недели после мягкого дедлайна (работы сданные в этот период облагаются штрафом: см. таблицу ниже). Лабораторные, сданные позже недели после мягкого дедлайна, не приносят баллов, но учитываются в необходимых условиях для конкретной оценки (см. выше).

Лабораторная Ориентировочная дата выдачи
(может быть изменена!)
Срок Баллы Штраф
за день опоздания
Deep Crossentropy Method 8 сентября 1 неделя 10 -0.3
Policy Iteration + Theory 15 сентября 1 неделя 10 -0.3
DQN 29 сентября 2 недели 20 -0.6
A2C 20 октября 2 недели 20 -0.6
PPO 10 ноября 2 недели 20 -0.6
MCTS 1 декабря 2 недели 20 -0.6

Расписание занятий

Дата Формат Занятие Материалы Дополнительные материалы
Лекция

8 сентября

Онлайн Введение в курс. Кросс-энтропийный метод (CEM).
Семинар

8 сентября

Онлайн Библиотека OpenAI gym. Реализация табличного кросс-энтропийного метода.
Лекция

15 сентября

Онлайн Динамическое программирование. Value Iteration, Policy Iteration.
Семинар

15 сентября

Онлайн Реализация Value Iteration.
Лекция

22 сентября

Очно Табличные методы. TD-обучение, Q-обучение.
Семинар

22 сентября

Онлайн Табличное Q-обучение.
Лекция

29 сентября

Очно Deep Q-Network (DQN) и его модификации.
Лекция

6 октября

Очно Distributional RL. Quantile Regression DQN (QR-DQN).
Лекция

13 октября

Очно Многорукие бандиты, внутренняя мотивация для исследования среды.
Лекция

20 октября

Очно Policy gradient подход. Advantage Actor-Critic (A2C).
Семинар

20 октября

Онлайн Реализация policy gradient
Лекция

27 октября

Онлайн Trust-Region Policy Optimization (TRPO).
Лекция

3 ноября

Очно Proximal Policy Optimization (PPO) и Generalized Advantage Estimation (GAE).
Лекция

10 ноября

Очно DDPG, Soft Actor Critic.
Лекция

17 ноября

Очно Имитационное обучение. Обратное обучение с подкреплением.
Лекция

24 ноября

Очно Monte Carlo Tree Search. AlphaZero, MuZero.
Лекция

1 декабря

Онлайн Linear Quadratic Regulator (LQR). Model-based RL. Dreamer.

Страницы курса прошлых лет

2020-й год
2021-й год
2022-й год

Материалы

Личные инструменты