Всем привет! Меня зовут Владимир, и в этом я году оканчиваю магистратуру “Программирование и анализ данных” в Высшей школе экономики в Петербурге, а также работаю в JetBrains Research. В этом посте я хочу рассказать про нашу статью Scalable Multi-Agent Model-Based Reinforcement Learning, которую приняли на большую конференцию AAMAS’22 (A*). Над статьёй я работал вместе с Алексеем Шпильманом, заведующим Центром анализа данных и машинного обучения в Вышке.

В статье мы впервые предлагаем использовать модель мира в мультиагентных средах с большим количеством агентов, показывая эффективность такого подхода в использовании опыта при обучении. Модель мира позволяет обучать оптимальное поведение агентов в десятки раз быстрее текущих аналогов, что значительно уменьшает количество требуемых ресурсов.

https://habr.com/ru/post/672938/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=672938