uber提出的基于并行遗传算法来进行深度神经网络训练的训练模型

  由于本人对并行遗传算法非常熟悉，所以去年一直在考虑用并行遗传算法进行深度神经网络的训练（http://blog.csdn.net/lijianhua1205/article/details/72786057），目前，共享专车巨头Uber集中发布了5篇通过用并行遗传算法来优化神经网络的神经进化（neuroevolution），叫做Deep Genetic Algorithm (DeepGA),这种办法也成为增强学习（RL）中训练深度神经网络的一种有效方法。

论文地址：https://arxiv.org/abs/1712.06567
Deep Neuroevolution: Genetic Algorithms Are a Competitive Alternative for Training Deep Neural Networks for Reinforcement Learning

开源项目地址
GitHub地址：https://github.com/uber-common/deep-neuroevolution
有人可能会问，这个uber为什么对这个那么感兴趣呢，其实这个可以用于任何策略任务包括无人驾驶领域的训练，知道意义重大了吧
遗传算法是决策领域的终极武器，也是最贴切的反应了智能生物的进化模式，遗传算法和深度神经网络的结合是必然的趋势