前沿 | 利用遺傳算法優化神經網絡：Uber提出深度學習訓練新方式

在深度學習領域，對於具有上百萬個連接的多層深度神經網絡（DNN），現在往往通過隨機梯度下降（SGD）算法進行常規訓練。許多人認爲，SGD 算法有效計算梯度的能力對於這種訓練能力而言至關重要。但是，Uber 近日發佈的五篇論文表明，神經進化（neuroevolution）這種利用遺傳算法的神經網絡優化策略，也是訓練深度神經網絡解決強化學習（RL）問題的有效方法。 Uber 涉及領域廣泛，其中許多領域

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