基于仿真实验的智能并行训练方法

智能训练是利用机器学习算法对神经网络智能体模型进行训练优化的过程，智能体模型通过不断试错的训练方式实现智能提升。大规模训练数据是智能训练的必要条件，通常难以从现实世界中直接获取，如何通过仿真的方式生成大量有效的训练数据，是智能训练的重要研究方向。对此提出一种基于仿真实验的智能并行训练方法，利用仿真实验管理可快速生成批量仿真实验想定，并支持节点自动部署和运行，通过合理的训练架构设计和有效训练流程设计实现智能并行训练。通过实际案例展示了智能训练的仿真实验管理过程，并结合训练效果证明了给出的方法提高了智能训练效率和智能体泛化性。