Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) делится на два больших класса: Model-Free и Model-Based. В первом случае действия оптимизируются напрямую по сигналу награды, а во втором нейросеть является только моделью реальности, а оптимальные действия выбираются с помощью внешнего планировщика. У каждого подхода есть свои достоинства и недостатки.
Разработчики из Berkeley и Google Brain представили Model-Based алгоритм PDDM с улучшенным планировщиком, позволяющий эффективно обучаться сложным движениям с большим числом степеней свободы на небольшом числе примеров. Чтобы научиться вращать мячи в роботизированной руке с реалистичными суставами пальцев с 24 степенями свободы, потребовалось всего 4 часа практики на реальном физическом роботе.
