• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Тема «студенты»

Иллюстрация к новости: Личное или социальное? Как добиться кооперации в мультиагентной среде

Личное или социальное? Как добиться кооперации в мультиагентной среде

Аспирант Дмитрий Иванов, магистрант Владимир Егоров и заведующий Центром анализа данных и машинного обучения Алексей Шпильман недавно опубликовали препринт статьи “Balancing Rational and Other-Regarding Preferences in Cooperative-Competitive Environments”. В ней авторы исследуют, как можно обучить группу агентов достигать собственные цели в смешанных средах, при этом не мешая или даже помогая друг другу. В блоге факультета на Хабре Дмитрий разобрал несколько существующих алгоритмов и рассказал о решении, которое предложили они с соавторами.

Иллюстрация к новости: Еще одна победа: магистранты Питерской Вышки стали призерами престижного соревнования по машинному обучению

Еще одна победа: магистранты Питерской Вышки стали призерами престижного соревнования по машинному обучению

Студенты и преподаватель Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук заняли третье место в соревновании NeurIPS 2020: Black-Box Optimization Challenge. Решение разрабатывалось совместно с лабораториями JetBrains Research.

Иллюстрация к новости: Студенты Питерской Вышки заняли первое место в соревновании NeurIPS 2020: Flatland

Студенты Питерской Вышки заняли первое место в соревновании NeurIPS 2020: Flatland

Команда JBR_HSE, состоящая из студентов и преподавателей Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук, заняла первое место в соревновании NeurIPS 2020: Flatland, трек «обучение с подкреплением». Участие происходило в сотрудничестве с лабораторией Агентных систем и обучения с подкреплением JetBrains Research.

Иллюстрация к новости: Беспилотное такси возит по городу желтых резиновых уточек! Модуль проверки задач для платформы Gym-Duckietown

Беспилотное такси возит по городу желтых резиновых уточек! Модуль проверки задач для платформы Gym-Duckietown

К 2040 году в большинстве крупных городов мира автомобили будут ездить без водителей, считают аналитики. Для того, чтобы работать над алгоритмами автономного вождения с минимальными затратами, в MIT разработали платформу Duckietown. В Duckietown недорогие мобильные роботы перевозят желтых резиновых уточек по уменьшенной модели города.

Даниил Плющенко, студент магистратуры «Программирвание и анализ данных», рассказал на Хабре о своем курсовом проекте: модуле проверки задач для эмулятора Gym-Duckietown.