Masterand (m/w/d) Informatik - Reinforcement Learning und Catastrophic Forgetting
Wir suchen einen Masterstudierenden der Informatik, Mathematik oder eines verwandten Fachbereichs für eine Masterarbeit zum Thema Catastrophic Forgetting in Reinforcement Learning Algorithmen.
Catastrophic Forgetting ist ein bekanntes Problem in neuronalen Netzen, bei dem Modelle dazu neigen, frühere Informationen zu vergessen, wenn sie auf neue Daten trainiert werden. Dies stellt eine besondere Herausforderung für Reinforcement Learning dar, da kontinuierliches Lernen in dynamischen Umgebungen erforderlich ist. Das Ziel dieser Arbeit ist es, den Einfluss von Catastrophic Forgetting auf den Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)-Algorithmus zu untersuchen und entsprechende Gegenmaßnahmen zu entwickeln und zu evaluieren.
Die Arbeit umfasst folgende Aufgaben: - Implementierung von alternativen Trainingsmustern - Evaluation der neuen Trainingsalternativen - Theoretische Analysen und praktische Experimente in einer realitätsnahen Umgebung - Aufzeigen von weiterem Verbesserungspotential
Du bringst mit: - Kenntnisse in Reinforcement Learning und neuronalen Netzen - Erfahrung mit dem DDPG-Algorithmus - Programmierkenntnisse in Python, TensorFlow oder PyTorch - Fähigkeit zur Durchführung theoretischer Analysen und praktischer Experimente - Kenntnisse im Umgang mit Hardware-basierten Trainingsumgebungen
Vorhanden sind bereits eine vollständige Trainingsumgebung und ein funktionierendes DDPG-basiertes Modell. Die Position ist hybrid ausgerichtet und bietet die Möglichkeit, an einem innovativen Projekt im Bereich Machine Learning mitzuwirken.
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Häufige Fragen zu Nexus
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