learner
性能提升、成本降低,这是分布式强化学习算法最新研究进展
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)是一种公认的解决连续决策问题的有效技术。为了应对 DRL 的数据低效(data inefficiency)问题,受到分布式机器学习技术的启发,分布式深度强化学习 (distributed deep reinforcement learning,DDRL) 已提出并成功应用于计算机视觉和自然语言处理领域。有观点认为,分布式强化学习是深度强化学习走向大规模应用、解决复杂决策空间和长期规划问题的必经之路。分布式强化学习是一个综合的研究子领域,需
2/15/2024 5:27:00 PM
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