Vi presenterar den första massivt distribuerade arkitekturen för djupt förstärkande lärande. Denna arkitektur använder fyra huvudkomponenter: parallella aktörer som genererar nytt beteende; parallella inlärare som är utbildade från lagrad erfarenhet; ett distribuerat neuralt nätverk för att representera värdefunktion eller beteendepolicy; och en distribuerad lager av erfarenhet. Vi använde vår arkitektur för att implementera Deep Q-Network algoritm (DQN) (Mnih et al., 2013). Vår distribuerade algoritm tillämpades på 49 spel från Atari 2600 spel från Arcade Learning Environment, med identiska hyperparametrar. Vår prestanda överträffade icke-distribuerade DQN i 41 av de 49 spelen och minskade också den väggtid som krävs för att uppnå dessa resultat med en storleksordning på de flesta spel.
En betydande upptrappning (i storleksordningen REF ) och högre spelpoäng uppnåddes.
Massively Parallel Methods for Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}