uber提出的基于并行遺傳算法來進行深度神經網絡訓練的訓練模型

  由于本人對并行遺傳算法非常熟悉，是以去年一直在考慮用并行遺傳算法進行深度神經網絡的訓練（http://blog.csdn.net/lijianhua1205/article/details/72786057），目前，共享專車巨頭Uber集中釋出了5篇通過用并行遺傳算法來優化神經網絡的神經進化（neuroevolution），叫做Deep Genetic Algorithm (DeepGA),這種辦法也成為增強學習（RL）中訓練深度神經網絡的一種有效方法。

論文位址：https://arxiv.org/abs/1712.06567

Deep Neuroevolution: Genetic Algorithms Are a Competitive Alternative for Training Deep Neural Networks for Reinforcement Learning

開源項目位址

GitHub位址：https://github.com/uber-common/deep-neuroevolution

有人可能會問，這個uber為什麼對這個那麼感興趣呢，其實這個可以用于任何政策任務包括無人駕駛領域的訓練，知道意義重大了吧

遺傳算法是決策領域的終極武器，也是最貼切的反應了智能生物的進化模式，遺傳算法和深度神經網絡的結合是必然的趨勢