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性能提升、成本降低，这是分布式强化进修算法最新研究进展
深度强化进修（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，受到分布式机器进修技术的启发，分布式深度强化进修 (distributed deep reinforcement learning，DDRL) 已提出并成功应用于算计机视觉和自然语言处理领域。有观点认为，分布式…- 2
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从框架到经典方法，全面了解分布式深度加强进修DDRL
本文在回顾分布式深度加强进修 DDRL 基本框架的基础上，重点介绍了 IMPALA 框架系列方法。AlphaGo 是一个在人机博弈中赢得众多职业围棋手的 agent 机器人。随着 AlphaGo 的突破，深度加强进修（Deep Reinforcement Learning，DRL）成为一种公认的解决连续决策问题的有效技术。人们开发了大量算法来解决介于 DRL 与现实世界应用之间的挑战性问题，如探索…- 8
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