大规模分布式策略梯度强化学习，附理论保证！摘要：本研究旨在使用单个强化学习智能体和一组参数来解决大量任务。一个关键挑战是处理增加的数据量和扩展的训练时间。我们开发了一种新的分布式智能体IMPALA（重要性加权演员-学习者架构），它不仅在单机训练中更有效地利用资源，而且可以扩展到数千台机器，而不会牺牲数据效率或资源利用率。通过将解耦的行动和学习与一种称为V-trace的新型离策略校正方法相结合，我们

强化学习中的数据增强：一项突破性进展本文来自加州大学伯克利分校和纽约大学的 Michael Laskin、Kimin Li 等人。文章提出了一种将数据增强应用于强化学习的全新方法，并宣称其效果显著，甚至超越了近五年来强化学习领域的大部分研究成果。文章首先回顾了强化学习的基本概念：一个智能体在一个环境中，通过反复与环境交互来学习解决优化问题。以“步行者任务”为例，智能体需要通过反复尝试，学习如何..

这篇论文主要介绍了一种名为“直接反馈对齐” (Direct Feedback Alignment) 的算法，它可以替代深度学习架构中常用的反向传播算法。尽管反向传播算法在深度学习中发挥着重要作用，但它也存在一些缺点，例如它限制了训练过程的并行化效率，并且其生物学可解释性存在争议。直接反馈对齐算法在过去也曾被研究，但一直没有证明它能够在大型现代深度学习架构中与反向传播算法相媲美。这篇论文首次展示了.