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IMPALA

从框架到经典方法，全面了解分布式深度强化学习DDRL

从框架到经典方法，全面了解分布式深度强化学习DDRL
本文在回顾分布式深度强化学习 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，深度强化学习（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，如探索与开发困境、数据低效、多 agent 合作与竞争等。在所有这些挑战中，由于 DRL 的试错学习机制需要大量交互数据，数据
2/15/2024 4:17:00 PM
机器之心
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