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来源: 将夜2小说真正免费阅读     时间: 2020-02-20 04:17:12
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此外,如果将α-Rank 的输入加入收益矩阵并按照 DeepMind 论文的实验跑 AlphaZero,即使用上全球所有算力,也得花上超过 5200 年。

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从以上的计算复杂度研究可以得出一个结论,如果按照α-Rank 的方法计算一个固定概率分布,有着ε个固定策略,且精确度参数ε大于 0,可以有多种算法进行计算,计算复杂度如下表 1 所示。而任何一种现有的计算这个固定概率分布的方法都会因智能体的数量增长呈现几何级的复杂度增长。从以上的计算复杂度研究可以得出一个结论,如果按照α-Rank 的方法计算一个固定概率分布,有着ε个固定策略,且精确度参数ε大于 0,可以有多种算法进行计算,计算复杂度如下表 1 所示。而任何一种现有的计算这个固定概率分布的方法都会因智能体的数量增长呈现几何级的复杂度增长。

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将夜2电视剧研究者认为,如果要复现近日 DeepMind 登上《Nature》子刊的论文,需要动用高达一万亿美元的算力,这是全球所有算力加起来都不可能实现的。

DeepMind 在强化学习领域具有很高的学术声誉。从 AlphaGo 到 AlphaStar,每一项研究都取得了举世瞩目的成就,但就在最近,DeepMind 的一篇有关多智能体强化学习的论文被华为英国研究中心「打脸」。华为论文指出,DeepMind 的这项研究存在多个问题。

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具体而言,DeepMind 的这篇论文将评估多智能体的问题转换为一个马尔科夫链的固定分布。假设有 N 个智能体,每个智能体有 k 个策略,则该马尔科夫链可被定义为一个联合策略图,有着将夜2在线看免费观看

最近,在解决多智能强化学习这一任务上,DeepMind 又提出了一个名为α-Rank 的方法。这是一个基于图和博弈论的多智能体协作评估解决方案。α-Rank 采用了马尔科夫-康利链(Markov Conley Chains),用于表示游戏动态过程,并尝试计算一个固定的分布。对联合策略的排名按照分布产生。

华为提出的改进方法。华为论文表明其α^α-Rank 具有可扩展性,能够成功地在无人驾驶汽车模拟和伊辛模型(Ising model,一种具有数千万可能策略的设置)获得最优策略。他们注意到,当前 SOTA 方法的性能远远无法满足此等规模的需求。α-Rank 认为 4 个智能体最多可以采用 4 种策略。华为论文中的所有实验仅仅是在 64GB 内存和 10 核心英特尔 i9 CPU 的单机上运行的。这里请注意,当前全球计算机的总算力约为 1 万亿美元(红色平面)。投影轮廓线表明,由于α-Rank「输入」的算力需求呈指数级增长,用 10 个以上的智能体进行多智能体评估是根本不可能的。

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将夜2杨超越饰演最后,在论文中,华为研究人员提出了一个对α-Rank 的解决方法,名为:α^α-Rank。该方法使用了随机优化策略,能够大大降低计算复杂度。

而就构建上述公式 2 中的 T 而言,华为论文计算的花销成本(以美元计)如下图 2 所示,其中考虑到了英伟达 Tesla K80 GPU 能够以每小时 0.9 美元、最高 5.6 GFlop/s 的单精度下运行。

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同样值得注意的是,华为论文的分析没有考虑存储 T 或计算平稳分布的花销,因而他们的分析是乐观的。


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