Эволюционные алгоритмы способны превзойти глубокое обучение в видеоиграх
Учёные использовали генетический алгоритм чтобы обучить компьютер играть в аркады Atari. Суть подхода в том, что для решения задачи изначально генерируется любой код, который затем изменяется с помощью случайных мутаций. Фрагменты кода, которые лучше решают задачу, воспроизводятся в коде нового поколения. Таким образом происходит развитие. Генетический алгоритм обучается быстрее, чем нейронная сеть. Кроме того, он содержит меньше данных, поэтому проще отследить процесс генерации решений.
Учёные использовали генетический алгоритм чтобы обучить компьютер играть в аркады Atari. Суть подхода в том, что для решения задачи изначально генерируется любой код, который затем изменяется с помощью случайных мутаций. Фрагменты кода, которые лучше решают задачу, воспроизводятся в коде нового поколения. Таким образом происходит развитие. Генетический алгоритм обучается быстрее, чем нейронная сеть. Кроме того, он содержит меньше данных, поэтому проще отследить процесс генерации решений.