一切皆是映射：DQN的云盘算与分布式训练方案

一切皆是映射：DQN的云盘算与分布式训练方案

作者：禅与盘算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 配景介绍

1.1 题目的由来

随着深度学习技术在人工智能领域的广泛应用，深度神经网络（DNN）模型在图像识别、天然语言处理、推荐系统等领域取得了显著的成果。然而，随着模型复杂度的不断提升，单机训练DNN模型变得越来越困难。如何高效地训练大规模的DNN模型，成为了当前研究的热门题目。
分布式训练作为一种解决大规模模型训练题目的有效方法，得到了广泛关注。分布式训练可以将大规模模型拆分成多个子模型，并在多个盘算节点上并行训练，从而显著进步训练速率。DQN（Deep Q-Network）作为一种经典的强化学习算法，在游戏、机器人控制等领域取得了乐成。本文将探讨如何将DQN算法应用于云盘算环境，并设计一个分布式训练方案。
1.2 研究现状

近年来，随着云盘算技术的发展，分布式训练方案在学术界和工业界都取得了显著希望。以下是一些典范的分布式训练方案：

• 参数服务器（Parameter Server）ÿ
  

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