「多体问题」（又叫 N 体问题）是看似简单，实际上在当今数学中极难霸占的问题。多体问题是指多个互相感化的实体。在物理学中，任何三体问题都没有一个封闭的情势或解析解（见：https://en.wikipedia.org/wiki/Three-body_problem）。像如许简单的问题反竽暌钩了我们分析对象的局限性。这并不料味着它是弗成解的，它只意味着我们必须诉诸于近似和数值技巧来进行计算。可以用足够精确的数值计算分析太阳、月球和地球之间的三体问题以赞助宇航员上岸月球。
在深度进修范畴，我们也有一个新兴的 N 体问题。很多更先辈的体系如今正在处理多代劳体系的问题。每个代劳都可能有与全局目标合作或竞争的目标（即目标函数）。在多代劳深度进修体系中，甚至在模块化的深度进修体系中，研究人员须要设计可扩大的合作办法。
Johannes Kepler 大年夜学、DeepMind、OpenAI 和 Facebook 比来纷纷揭橥论文商量了这个问题的各个方面。
在 Johannes Kepler 大年夜学的团队，包含 Sepp Hochreiter（LSTM 的提出者）已提出应用模仿库仑力（即电磁力大年夜小与反向距离的平方成比例）作为一种练习生查对抗收集（GAN）的替代目标函数。
找到两个对抗收集之间的均衡状况是一个热点的研究课题。在深度进修中解决二体问题相当艰苦。研究发明，应用这种办法可以防止「模式崩溃」的不良情况。此外，设置确保收敛到一个最佳的解决筹划，并且只有一个正好也是全局的局部极小值。Wasserstein 目标函数（别名 Earth Mover Distance）可能是一个更好的解决筹划，这在几个月前极其热点。这个团队已经把他们的创造定名为「库仑 GAN」。
微软 Maluuba 揭橥了一篇论文介绍了一小我工智能玩吃豆人游戏的体系，它的程度已经跨越了仁攀类。研究人员挑衅的吃豆人游戏跟词攀类游戏最初的版本类似，人物在收集小球和水不雅的同时避免怪物。论文的标题是「强化进修的混淆式嘉奖架构」。本文介绍了不合于典范的强化构造的强化进修（RL）的实现（即 HRA）：
这篇文┞仿令人惊奇的是所应用的目标函数的数量。本文描述了应用 1800 值函数作为其解决筹划的一部分，也就是说，每个小球、每个水不雅和每个怪物都应用了代劳。微软的研究注解应用数以千计的微型代劳将问题分化成子问题并实际解决它是有效的！在这个模型中，代劳之间的耦合显然是隐式的。
DeepMind 解了具有共享内存的多代劳法度榜样的问题。在论文《Distral: Robust Multitask Reinforcement Learning》中，研究人员经由过程「思惟融合」灵感的代劳调和办法来解决一个合营的问题。为此，研究人员采取了一种封装每个代劳的办法。然而，它们许可一些信息经由过程代劳的封装界线，欲望狭小的通道更具伸缩性和鲁棒性。
我们提出了多义务结合练习的新办法，我们称之为 distral（提取和迁徙进修）。我们不建议在不合的收集之间共享参数，而是共享一个「提取」的策略，以捕获跨义务的合营行动。每个收集都被练习用来解决本身的义务，同时受限于近似共享的策略，而共享策略经由过程提取练习成为所有义务策略的中间。
其结不雅引出了更快，更稳定的进修，大年夜而验证了狭小通道的办法。在这些多代收成N 体问题）开放性问题是这种耦合的本质。DeepMind 的论文注解了更低的耦合相对于原生的紧耦合的办法的有效性（即权重共享）。
OpenAI 比来揭橥了在他们的体系中练习模型匹配其他代劳的多体系的有趣的论文。论文标题为《Learning with Opponent-Learning Awareness》。该论文注解，「以眼还眼」计谋的出现源自付与多代劳体系社会心识才能。尽管结不雅具有弹性问题，但它确切是一种异常令人入神的办法，因为它解决了人工智能的一个关键维度（拜见：多维智能）。
总而言之，很多领先的深度进修研究机构正在积极摸索模块化深度进修。这些集团正在摸索由不合的对象函数构成的多代劳体系，所有这些都用于合作解决单一的全局目标函数的。仍然有很多问题须要解决，但显然，这种做法确切异常有欲望取得进展。客岁，我发明博弈论的变更对将来进步极具指导意义。在本年，我们将看到更多摸索多代劳体系的松散耦合测验测验。
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本文标题：如何解决深度学习中的多体问题
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