МОВС Обучение с подкреплением (RL) 2023-24 7 модуль — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Материалы курса)
(Формула оценивания)
Строка 53: Строка 53:
 
==Формула оценивания==
 
==Формула оценивания==
  
Оценка = МИН(10, 10*(0.7*HW/12 + 0.3*RC/5)), где HW - сумма баллов за 4 ДЗ (2 простых и 2 сложных с 8.75 бонусными баллами), а RC - оценка за презентацию статьи, посвященной новым алгоритмам или неожиданным применениям RL-парадигмы в индустрии
+
Оценка = МИН(10, 10*(0.6*HW/14 + 0.3*RC/5 + 0.1*TA/9)), где HW - сумма баллов за 4 ДЗ (1 простое и 3 сложных), RC - оценка за презентацию статьи, TA - сумма баллов за квизы.
  
 
== Домашние задания ==
 
== Домашние задания ==

Версия 18:25, 18 января 2024

О курсе

Занятия проводятся в Zoom по субботам в 14:30.

Контакты

Чат курса в TG: chat link

Преподаватель: Лактионов Сергей Дмитриевич

Ассистент Контакты
Кирилл Козлов @dedpe
Илья Никитин @is_nikitin

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube-playlist

Записи лекций и семинаров предпредыдущего потока: [Яндекс.Диск]

Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub repository

Занятие Тема Дата
1 Запись Ноутбук Introduction to RL, Bellman equations, Dynamic Programming 20/01/24
2 Запись Ноутбук Model-free RL, tabular case 27/01/24
3 Запись Ноутбук Intro to deep RL: from DQN to RAINBOW and beyond 03/02/24
4 Запись Ноутбук Policy Gradients Methods, Actor-Critic 10/02/24
5 Запись Ноутбук Advanced Actor-Critic Algorithms: TRPO, PPO 17/02/24
6 Запись Ноутбук Continuous Control: DDPG, TD3, SAC 24/02/24
7 Запись Ноутбук Offline RL 02/03/24
8 Запись Ноутбук Multi-armed Bandits 09/03/24
9 Запись Ноутбук Model-based RL 16/03/24
10 Запись Ноутбук Reinforcement Learning from Human Feedback 23/03/24

Формула оценивания

Оценка = МИН(10, 10*(0.6*HW/14 + 0.3*RC/5 + 0.1*TA/9)), где HW - сумма баллов за 4 ДЗ (1 простое и 3 сложных), RC - оценка за презентацию статьи, TA - сумма баллов за квизы.

Домашние задания

  1. HW-1 "Deep Cross-Entropy Method" (2 балла + 0.5) | Мягкий дедлайн - ..., Жёсткий - ... | Ноутбук
  2. HW-2 "Markov Decision Process" (2 балла + 0.5) | Мягкий дедлайн - ..., Жёсткий - ... | Ноутбук
  3. HW-3 "DQN CNN Implementation" (4 балла + 6.75) | Мягкий дедлайн - ..., Жёсткий - ... | Ноутбук
  4. HW-4 "Advantage-Actor Critic" (4 балла + 0.5) | Мягкий дедлайн - ..., Жёсткий - ... | Ноутбук

Литература

  1. Саттон, Р. С. - Обучение с подкреплением
  2. https://eds.p.ebscohost.com/eds/detail/detail?vid=9&sid=43ffa483-7342-447f-8a09-ab883238b6e9%40redis&bdata=JnNpdGU9ZWRzLWxpdmU%3d#AN=1094&db=nlebk