Przejdź do głównej zawartości

Wiedza, wiedza, wiedza

· 3 min aby przeczytać

Ten post jest o rozwijanym przeze mnie bocie do Starcrafta wykorzystującym uczenie maszynowe. Projekt jest rozwijany w ramach konkursu "Daj Się Poznać 2017".

Następne tygodnie miną mi pod znakiem blogowania i tworzenia projektu na "Daj Się Poznać 2017". Projekt wymaga rzeczy, których jeszcze zbytnio nie umiem. Dlatego postanowiłem, że ten wpis będzie taką próbą ogarnięcia wszystkiego na czym powinienem się skupić w najbliższym czasie. Mam naprawdę mnóóóóstwo zakładek, szczególnie artykułów z Arxiv, trzeba ogarnąć ten bajzel, zrobić selekcję i zacząć to w końcu czytać i przerabiać :)

Książki i kursy​

Na pewno będę musiał się w końcu nauczyć reinforcement learningu, zaczynając od tych podstawowych i standardowych metod, a kończąc na aktualnym "state of art".

  1. Reinforcement Learning: An Introduction - na początek będę starał się uczyć z tej ponoć klasycznej pozycji w temacie reinforcement learningu autorstwa Richarda S. Suttona i Andrewa G. Barto.

  2. Kurs Reinforcement Learning na Udacity - trzeba to będzie jeszcze raz od początku zacząć i skończyć.

  3. UC Berkeley CS188 Intro to AI - ktoś ze Slacka mi to polecił, nie miałem czasu całości przejrzeć, ale wygląda nawet ciekawie.

Chyba tyle podstaw. Dalej będzie ciekawiej, pozbierałem trochę linków z r/machinelearning, ich ilość w zakładkach przytłacza, więc wybrałem te moim zdaniem najbardziej istotne:

Arxiv​

  1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning - chyba już klasyczna praca o uczeniu sieci neuronowej na podstawie pikseli. Zamierzam jeden z pierwszych modeli mojego bota stworzyć na jej podstawie.

  2. Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs - Starcraft jest POMDP, więc ten artykuł się w jakimś stopniu powinien przydać.

  3. Training Agent for First-Person Shooter Game with Actor-Critic Curriculum Learning - coś co może mi się przydać, na pewno będę potrzebować jakiejś formy curriculum learningu.

  4. Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning - że zacytuję abstrakt: "The best performing method, an asynchronous variant of actor-critic, surpasses the current state-of-the-art on the Atari domain while training for half the time on a single multi-core CPU instead of a GPU". To się na pewno mi przyda, bo nie mam GPU.

  5. PathNet: Evolution Channels Gradient Descent in Super Neural Networks - świeża praca, trenowanie wielu sieci neuronowych z tranferem wiedzy i ich selekcją za pomocą algorytmu genetycznego.

Do tego oczywiście lista awesome-deep-reinforcement-learning.

Podsumowanie​

To na razie tyle, wybrałem to co moim zdaniem najważniejsze. Ten miesiąc spędzę na poznawaniu teorii i tworzeniu prostych modeli w OpenAI Gymie. Co do projektu to w tym tygodniu będę się bawił analizą replayów za pomocą sc2readera i s2protocol.