В настоящее время работаю над обучением модели RL непосредственно на основе пиксельных данных - создал кастомные структуры данных и рендеринговые пайплайны с нуля. Реализовал общие пулы деревьев для ускорения операций трассировки лучей в нескольких рандомизированных средах. Последняя оптимизация на самом деле сократила требования к параллелизации, но теперь я сталкиваюсь с ограничениями по размеру пакета. Компромиссы на каждом шагу в этом рабочем процессе.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
BackrowObserver
· 10ч назад
Почему так сложно? Кто-то понимает?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SelfRugger
· 10ч назад
Параллельные вычисления немного не выдерживают.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LayerZeroJunkie
· 10ч назад
Впечатляет! Построение структуры дерева и прямое применение усиленного обучения
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-2fce706c
· 10ч назад
Ой, хоть и сложно, но это возможность. Чем раньше начнешь, тем раньше пожнешь.
В настоящее время работаю над обучением модели RL непосредственно на основе пиксельных данных - создал кастомные структуры данных и рендеринговые пайплайны с нуля. Реализовал общие пулы деревьев для ускорения операций трассировки лучей в нескольких рандомизированных средах. Последняя оптимизация на самом деле сократила требования к параллелизации, но теперь я сталкиваюсь с ограничениями по размеру пакета. Компромиссы на каждом шагу в этом рабочем процессе.