Международный коллектив учёных из России, Франции и Германии с участием исследователей факультета компьютерных наук, Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и Научно-исследовательского института искусственного интеллекта AIRI разработали новый алгоритм обучения с подкреплением (Bayes-UCBVI). Это первый байесовский алгоритм, который имеет математическое доказательство эффективности и успешно протестирован на практике в Atari-играх. Полученный результат был представлен на конференции ICML-2022. Обучение с подкреплением — один из видов машинного обучения...

Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей для работы с неструктурированными задачами. Это поможет искать новые лекарства эффективнее. Результаты работы были представлены на одной из ведущих конференций по машинному обучению — ICLR 2025. Текст работы доступен в репозитории Arxiv.org. Генеративные потоковые сети (GFlowNets) — особый тип алгоритмов машинного обучения, который строит сложные объекты шаг за шагом. Ученые применяют их для поиска белков, лекарств и оптимизации транспортных систем...