Paralelizacija in paralelizacija, ki temelji na gradientu, sta dve različni strategiji, uporabljeni pri strojnem učenju in okrepitvi za izboljšanje uspešnosti in razširljivosti modelov usposabljanja, zlasti v kontekstih, ki vključujejo globoko učenje ali okrepitev učnih nalog. Njihova uspešnost se razlikuje v več ključnih vidikih, vključno s razširljivostjo, hrupom v posodobitvah, hitrostjo konvergence, porabo računskih virov in primernostjo za različna problematična področja.
Paralelizacija, ki temelji na gradientu, se osredotoča predvsem na distribucijo izračunavanja gradienta in posodobitev parametrov v več napravah ali procesih. Pogosto se izvaja kot paralelizem podatkov ali model paralelizma. V paralelizmu podatkov se model kopira v vse naprave in vsaka naprava izračuna gradiente na drugi podskupini podatkov. Ti gradienti se nato sinhronizirajo, običajno bodisi sinhrono s povprečjem gradientov, preden posodabljajo parametre ali asinhrono, kjer vsaka naprava neodvisno posodablja parametre modela. Sinhrone metode ustvarjajo bolj stabilne ocene gradienta, saj vsi gradienti prispevajo k eni posodobitvi parametrov, vendar imajo zamude, ki čakajo, da bodo vse naprave dokončale izračun. Asinhrone metode skrajšajo čakalne dobe in lahko tečejo hitreje, vendar uvedejo gradientni hrup, ki lahko upočasni konvergenco ali zmanjša končno natančnost modela. Paralelizem modela v nasprotju s tem razdeli sam model po napravah in se uporablja, kadar so modeli preveliki, da bi se prilegali pomnilniku ene same naprave.
Paralelizacija, ki temelji na izkušnjah, je najbolj razširjena v učnih okoliščinah okrepitve, kjer vključuje vzporedno zbiranje izkušenj (državne prehode, sprejete ukrepe in nagrade) iz več vzporednih agentov ali okolij. Te izkušnje se nato uporabljajo za usposabljanje modela. Ključni primer je metoda asinhronega igralca-kritika (A3C), kjer več agentov teče vzporedno in posodablja svoje lokalne različice modela asinhrono na podlagi lastnih tokov izkušenj. Paralelizacija, ki temelji na izkušnjah, pomaga stabilizirati usposabljanje z dekorreliranjem vzorcev izkušenj in omogoča hitrejše zbiranje podatkov. Omogoča tudi kombinacijo politik raziskovanja več agentov, ki lahko izboljšajo robustnost učenja. Vendar lahko asinhrone posodobitve uvedejo ustaljene parametre in neenakomerne uporabe vzorca, kar vpliva na stabilnost in kakovost konvergence.
V smislu primerjave uspešnosti:
1. razširljivost in učinkovitost:
- Paralelizacija, ki temelji na gradientu, zlasti sinhrona paralelizem podatkov, se lahko dobro poveča s številom obdelovalnih enot, če se komunikacijske režijske stroške učinkovito upravlja. Speefum je pogosto omejena s stroški sinhronizacije pri združevanju gradientov.
- Paralelizacija, ki temelji na izkušnjah, pogosto doseže linearno hitrost pri zbiranju podatkov, saj agenti delujejo neodvisno, kar zmanjšuje ozka grla. Skupna hitrost treninga je lahko bistveno hitrejša, saj se hkrati zbirajo več interakcij z okoljem.
2. konvergenca in stabilnost:
- Metode, ki temeljijo na gradientu, s sinhronimi posodobitvami imajo ponavadi bolj stabilno konvergenco zaradi povprečnih gradientov, ki zmanjšujejo odstopanje. Asinhrone metode gradienta lahko trpijo zaradi hrupnih posodobitev, ki poslabšajo delovanje.
-Paralelizacija, ki temelji na izkušnjah, uvaja hrup zaradi nesinhroniziranih posodobitev agentov, vendar ima koristi od različnih izkušenj, ki jih zbirajo vzporedni agenti, ki lahko izboljšajo raziskovanje in na koncu robustnost politike.
3. Uporaba računskih virov:
-Paralelizacija, ki temelji na gradientu, zahteva znatno medsebojno komunikacijo za sinhronizacijo gradienta, zlasti v obsegu, kar vpliva na učinkovitost virov.
- Paralelizacija, ki temelji na izkušnjah, lahko bolje uporabi računalniške vire s prekrivanjem simulacije okolja in modeliranjem usposabljanja, kar zmanjšuje proste čase.
4. primernost:
- Paralelizacija, ki temelji na gradientu, je na splošno prednostna za nadzorovane in nenadzorovane učne naloge, kjer so na voljo velike serije označenih podatkov.
- Paralelizacija, ki temelji na izkušnjah, je primernejša za učenje okrepitve, kjer podatki izvirajo iz interakcij z okoljem, raznolikost raziskovanja pa je ključnega pomena.
5. Izvajalna kompleksnost:
-Mehanizmi paralelizacije, ki temeljijo na gradientu, so dobro podprti v večjih okvirih strojnega učenja z uveljavljenimi najboljšimi praksami za sinhronizacijo in porazdeljeno usposabljanje.
- Paralelizacija, ki temelji na izkušnjah, zahteva skrbno zasnovo za upravljanje asinhronih posodobitev, ponovne predvajanja medpomnilnikov in sinhronizacijo, da se izognete zastopajočim gradientom in stabilizirajo usposabljanje.
V mnogih algoritmih napredovanja okrepitve se hibridni pristop, ki izkorišča tako gradientno in na podlagi izkušenj, pogosto uporablja za uravnoteženje njihovih prednosti: z uporabo hitrega, raznolikega zbiranja izkušenj vzporedno ob sinhronizaciji posodobitev gradienta v ustreznih intervalih za ohranjanje kakovosti stabilnosti modela in konvergence.
Na splošno paralelizacija, ki temelji na gradientu, poudarja učinkovito, razširljivo izračun gradientov med podatkovnimi ali modelnimi particijami s strategijami sinhronizacije, ki vplivajo na posodobitev hrupa in zamude, medtem ko se paralelizacija, ki temelji na izkušnjah, osredotoča na vzporedno vzorčenje okoljskih interakcij, da pospeši učenje in izboljšanje raznolikosti politik z nekaterimi kompenzacijami v konsistenci posodobitve. Izbira med temi strategijami paralelizacije je odvisna od učne paradigme, značilnosti naloge, razpoložljive strojne opreme in ciljev usposabljanja.