[发明专利]基于异步或同步的深度强化学习分布式训练方法及系统有效
| 申请号： | 201911423249.2 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111191728B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 李明强;唐思琦;陈思;高放;黄彬城 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415 |
| 代理公司： | 北京中知法苑知识产权代理有限公司 11226 | 代理人： | 李明;赵吉阳 |
| 地址： | 100086 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于异步或同步的深度强化学习分布式训练方法及系统，同步启动多个CPU执行同一程序，每个CPU初始化为相同的决策函数；实时收集每个CPU三元组数据到GPU；当三元组数据收集时间达到设定时长T，则GPU计算更新策略网络参数，每个CPU基于更新的策略网络参数更新所述决策函数。本发明将CPU和GPU结合使用，显着提高了硬件利用率的效率和规模，从而提高了学习速度。本发明可以采用多GPU数据采集的方式，打破了数据的相关性，提高了数据的有效性。本发明可应用于基于强化学习的游戏AI、推荐系统、智能交通等训练场景，可充分利用现有的计算资源，提高数据的采样效率以及算法的训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 异步 同步 深度 强化 学习 分布式 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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