paralelismo
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Noticias de paralelismo
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arXiv Computer Science AIAcelerando el Aprendizaje por Refuerzo Seguro con Paralelismo Masivo
Se investiga cómo escalar el aprendizaje por refuerzo seguro (safe RL) a regímenes de entrenamiento paralelizado masivo, lo que genera una discrepancia con los procesos de decisión de Markov (CMDPs). Se propone un método que aborda esta discrepancia mediante el análisis de reinicios escalonados de entornos y un estimador de costo agregado de fase. Los experimentos demuestran que el método logra un rendimiento similar a implementaciones no paralelizadas, reduciendo significativamente el tiempo de entrenamiento.