📌Монография "Reinforcement Learning: An Overview"

Исчерпывающий материал по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), в котором подробно описываются различные модели среды, задачи оптимизации, исследуется определение компромисса между теорией и практической эксплуатаций RL.

Отдельно рассматриваются смежные темы: распределенное RL, иерархическое RL, обучение вне политики и VLM.

В работе представлен обзор алгоритмов RL:

🟢SARSA;
🟢Q-learning;
🟢REINFORCE;
🟢A2C;
🟢TRPO/PPO;
🟢DDPG;
🟢Soft actor-critic;
🟢MBRL.

Автор - Kevin Murphy, главный научный сотрудник и руководитель команды из 28 ресечеров и инженеров в Google Deepmind. Группа работает над генеративными моделями (диффузия и LLM), RL, робототехникой, байесовским выводом и другими темами.

Кевин опубликовал более 140 статей на рецензируемых конференциях и в журналах, а также 3 учебника по ML, опубликованных в 2012, 2022 и 2023 годах издательством MIT Press. (Книга 2012 года была удостоена премии ДеГроота как лучшая книга в области статистической науки).

🔜 Монография опубликована в открытом доступе 9 декабря 2024 года.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Book #RL

Lecture Notes on Principal Component Analysis by Laurenz Wiskott

📕 lectures

@datascienceiot

Towards System 2 Reasoning in LLMs

📕 Книга

@datascienceiot