Крестики-нолики. Самообучение с подкреплением
В статье я попробую осветить подход к обучению нейронной сети игре в крестики-нолики с помощью методов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning или RL). Мы разберем основные идеи TD Learning и Q-Learning, посмотрим, как сеть постепенно учится принимать все более сильные решения.Статья не претендует на исчерпывающее изложение темы. Цель скорее в том, чтобы дать интуитивное понимание ключевых идей. Тем не менее надеюсь что материал покажется вам интересным и будет полезен.
На дворе LLM, а книгу о перцептроне так никто и не открыл!?
Сложно следить за околонаучными темами, и понимать, что ветка эволюции научного направления пошла не туда. Сейчас случился некий бум псевдонаучного взлета LLM, и я приведу в качестве современной статьи на хабре лишь одну, но это по прежнему массовое явление. Например, в статье компании Friflex за 2024 год История LLM-агентов: 10 ярких моментов по прежнему утверждается "
