Atari 游戏与 Intel 处理器
分布式、并行与集群计算
2018-04-17 v1 人工智能
机器学习
摘要
最先进的强化学习算法（如异步优势演员-评论家算法）的异步特性使其非常适合 CPU 计算。然而，鉴于深度强化学习通常需要处理视觉信息，很大一部分训练和推理时间花在了执行卷积上。在这项工作中，我们展示了使用卷积神经网络、Math Kernel Library 和 TensorFlow 0.11rc0 机器学习框架在 Atari 游戏中学习策略的结果。我们还分析了异步计算对强化学习算法收敛性的影响。
引用
@article{arxiv.1705.06936,
title = {Atari games and Intel processors},
author = {Robert Adamski and Tomasz Grel and Maciej Klimek and Henryk Michalewski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.06936},
year = {2018}
}