uber提出的基於並行遺傳算法來進行深度神經網絡訓練的訓練模型

  由於本人對並行遺傳算法非常熟悉,所以去年一直在考慮用並行遺傳算法進行深度神經網絡的訓練(http://blog.csdn.net/lijianhua1205/article/details/72786057),目前,共享專車巨頭Uber集中發佈了5篇通過用並行遺傳算法來優化神經網絡的神經進化(neuroevolution),叫做Deep Genetic Algorithm (DeepGA),這種辦法也成爲增強學習(RL)中訓練深度神經網絡的一種有效方法。

論文地址:https://arxiv.org/abs/1712.06567

Deep Neuroevolution: Genetic Algorithms Are a Competitive Alternative for Training Deep Neural Networks for Reinforcement Learning


開源項目地址

GitHub地址:https://github.com/uber-common/deep-neuroevolution

有人可能會問,這個uber爲什麼對這個那麼感興趣呢,其實這個可以用於任何策略任務包括無人駕駛領域的訓練,知道意義重大了吧

遺傳算法是決策領域的終極武器,也是最貼切的反應了智能生物的進化模式,遺傳算法和深度神經網絡的結合是必然的趨勢




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