Техническое задание: Доработка алгоритма PPO

Необходимо выполнить анализ и улучшение кода, реализующего алгоритм обучения с подкреплением Proximal Policy Optimization (PPO).

Исходные материалы

• Исходный код проекта размещен в репозитории.
• В архиве с проектом также находится научная статья, описывающая теоретические основы и детали реализации.

Основные задачи

• Изучить предоставленный исходный код и сопутствующую документацию.
• Проанализировать реализацию на предмет соответствия алгоритму PPO.
• Предложить и внести улучшения в код для повышения его эффективности, читаемости или производительности.
• Обеспечить понятность и чистоту итогового кода.

Требования к исполнителю

• Опыт работы с фреймворками для машинного обучения (например, PyTorch, TensorFlow).
• Глубокое понимание алгоритмов обучения с подкреплением, в частности PPO.
• Умение работать с чужим кодом и технической документацией.