统统皆是映射：DQN的云计算与分布式练习方案

统统皆是映射：DQN的云计算与分布式练习方案

作者：禅与计算机程序设计艺术
1. 背景先容

1.1 强化学习的兴起与挑战

近年来，强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为机器学习的一个重要分支，取得了令人瞩目的成就，特别是在游戏、机器人控制等范畴。然而，随着问题复杂度的提升和数据规模的扩大，传统强化学习方法面临着练习效率低下、资源消耗巨大等挑战。
1.2 DQN算法及其局限性

深度Q网络 (Deep Q-Network, DQN) 作为一种经典的强化学习算法，通过结合深度学习和Q学习，成功办理了高维状态空间和动作空间的决议问题。然而，DQN算法本身也存在一些局限性，比方：

• 练习时间长: DQN需要大量的练习数据和时间才气收敛到最优策略。
  
• 资源消耗大: DQN模子通常包含数百万乃至数十亿个参数，需要大量的计算资源和存储空间。
  
• 可扩展性差: 随着问题规模的扩大，DQN的练习效率会急剧下降。
  

1.3 云计算与分布式练习的上风

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