一切皆是映射：DQN的实时性能优化：硬件加速与算法调整

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

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随着深度学习技术的发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在自动驾驶、机器人控制、游戏AI等领域取得了显著成果。其中，深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）作为强化学习中一种经典算法，因其强大的学习和泛化能力而备受关注。

然而，DQN算法在实际应用中面临着实时性能的挑战。DQN的训练过程通常需要大量的计算资源和时间，而实时系统对响应速度的要求极高，两者之间的矛盾导致DQN难以应用于实时控制场景。

针对DQN的实时性能优化，研究人员主要从硬件加速和算法调整两个方面进行探索。

标签：计算科学神经计算深度学习

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