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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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