深度強化學習——TRPO
TRPO 1.算法推導 由於我們希望每次在更新策略之后，新策略\(\tilde\pi\)能必當前策略\(\pi\)更優。因此我們希望能夠將\(\eta(\tilde\pi)\)寫為\(\eta ...
原文：閱讀AuTO利用深度強化學習自動優化數據中心流量工程(一)
Sigcomm AuTO: Scaling Deep Reinforcement Learning for Datacenter Scale Automatic Traffic Optimization 目錄 問題 解決方法 模型選擇 框架構建 問題 主要問題：流量算法的配置周期長，人工配置難且繁復。人工配置的時間成本大，人為錯誤導致的性能降低。 要計算MLFQ的閾值參數是很麻煩的事情，先前有人構 ...
2018-12-02 21:42 0 677 推薦指數：
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