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Uber开源Atari,让个人计算机也可以快速进行深度神经进化研究

Uber近期发布了一篇文章,公开了五篇关于深度神经进化的论文,其中包括发现了遗传算法可以解决深层强化学习问题,而一些流行的方法也可替代遗传算法,如深度Q-learning和策略梯度。这项研究是Salimans等人在2017年进行的,另一种神经进化算法,即进化策略(ES)同样可以解决问题。Uber进一步阐述了以下问题:如何通过更多地探索更新智能体所带来的压力形式来改进ES;ES是如何与梯度下降联系起来的。这些研究花费巨大,通常需要720到3000个CPU,并分布在巨大,高性能的计算集群中,因此对于大多数研究人员、学生、公司和业余爱好者来说,深度神经进化研究似乎遥不可及。

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