文章目录ACPPO（proximalPolicyOptimization）DDPG（deepdeterministicpolicygradient）深度确定性策略梯度算法ps:笔记参考了强化学习–从DQN到PPO，流程详解白话强化学习ACActor：输入状态S输出策略选择动作Critic：负责计算每个动作的分数TD-errorTD-error就是Actor带权重更新的值Critic只需要最小化TD

1离散控制与连续控制之前的无论是DQN,Q-learning,A2C,REINFORCEMENT,SARSA什么的，都是针对离散动作空间，不能直接解决连续控制问题。

DQNLearner、PolicyGradientLearner、ActorCriticLearner、A2CLearner和A3CLearner分别是基于深度Q-learning、策略梯度、Actor-critic、A2C

DQNLearner、PolicyGradientLearner、ActorCriticLearner、A2CLearner和A3CLearner分别是基于深度Q-learning、策略梯度、Actor-critic、A2C

本文讲开始运行例子，以A2C算法为例子（具体a2c算法原理后续讲解）：首先就是安装gym

强化学习——基于baseline的策略梯度（Reinforce算法与A2C）1.baseline的推导2.策略梯度的蒙特卡洛近似3.baseline的选取4.Reinforce算法4.1基本概念4.2算法的训练流程

现在我们来学习一下另一种利用到baseline的算法：AdvantageActor-Critic(A2C)2.数学推导我们在Sarsa算法中推导出了这个公式，我们分部期望两边对求期望我们便得到了关于状态价值函数的递推关系式使用蒙特卡罗算法近似右侧期望

目录1.引言2.比较3.本质联系1.引言我们前面两次学习了与baseline有关的两种算法：REINFORCE和A2C，仔细阅读的同学会发现两者的神经网络的结构是一致的，那么这两者究竟有什么关系呢？

A2C：AdvantageActorCritic算法policygradient结合MC的思想就是REFORCEMENT算法，采用回合更新策略网络。

在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习(DRL)展示即将推出的TensorFlow2.0特性

就是要求排列组合a1Cn*a2C(n-a1)*a3C(n-a1-a2)…………不过要高精就是了。通过这个题学到了高精度排列组合公式的简洁写法。同时掌握了高精乘法和除法。

强化学习策略梯度梳理-SOTA下策略梯度SOTA分布式ActorlearnerA2Cadvantage&lambdareturn最大熵batchedA2CA3C（AsynchronousAdvantageActorcritic）workeroptimisertrainIMPALA策略梯度SOTA这个部分主要参考周博磊老师的第九节的顺序主要参考课程IntrotoReinforcementLearni

本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN算法原理和Agent实现(tensorflow)Double-DQN、DuelingDQN算法原理和Agent实现(tensorflow)PolicyGradients算法原理和Agent实现(t

（参见下图A3C的图）针对AC的改进，衍生出了A2C和A3C。Advantag

AlphaToCoverage(A2C)是一种经由流水线完成的“AlphaTest”。

强化学习经典算法笔记(九)：LSTM加持的PolicyGradient算法在上文《强化学习经典算法笔记(八)：LSTM加持的A2C算法解决POMDP问题》的基础上，实现了LSTM+MLP的PolicyGradient

A3C算法简介A3C算法是非常有名且经典的PolicyGradient算法，是A2C算法的并行版本。

从A2C到A3C，大大提升了训练速度。强化学习policy-basedpolicygradientvalue-basedQ-LearningactorcriticActor-Crit

目录A2C实现要点网络损失函数算法实现构建网络构建environment和agent训练模型信息监控附录在GoogleColab中运行完整代码A2C实现要点A2C也是属于Policy算法族的，是在PolicyGradient

spm=a2c

文章目录从Qlearning到策略梯度AC算法A2C算法从Qlearning到策略梯度在解决MDP问题的算法中，ValueBase类算法的思路将关注点放在价值函数上，传统的QLearning等算法是一个很好的例子

参考：http://www.roading.org/develop/cpp/%E3%80%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A2%E7%B4%A2c%E5%AF%B9%E8%B1%A1%

http://www.roading.org/develop/cpp/%E3%80%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A2%E7%B4%A2c%E5%AF%B9%E8%B1%A1%E6%

PolicyGradient之A3C与A2C算法MotivationBackgroundAlgorithmPolicyGradientActor-CriticA3CA2CExperimentResultRemainProblemsReferenceMotivation

spm=a2c

强化学习经典算法笔记(十一)：近端策略优化算法（PPO）实现，基于A2CPPO算法是一种On-policy算法，可以被用于连续空间任务和离散空间任务。在OpenAI发表的PPO原始论文中，关于新旧策略的相似程度，有两种处理办法，一个是Penalty，一个是Clip。Penalty是将新旧策略的KL散度作为一个罚项加入到目标函数中，避免了TRPO中的那种硬性约束。Clip是将新旧策略做比值，将这一比

强化学习经典算法笔记(十二)：近端策略优化算法（PPO）实现，基于A2C本篇实现一个基于A2C框架的PPO算法，应用于连续动作空间任务。

spm=a2c

上篇文章我们讲到PolicyGradient可能给出的action分布是比较极端的，导致很多状态无法进行探索，陷入局部最优，本篇我们将讨论策略(PolicyBased)和价值(ValueBased)相结合的方法：Actor-Critic算法。在讨论Actor-Critic算法前，我们回顾一下PolicyGradient方法的完整流程，如下图所示：先采集相应的数据包括状态、动作和奖励，然后用梯度提升

强化学习算法已经有各种实现平台，譬如基于tensorflow的OpenAIBaselines，rllib，基于Pytorch的PyTorchDRL，rlpyt。最新推荐一个轻量快速实现的RL框架，由清华大学的本科生推出，相比于之前的RL平台，有一下几点优势：实现简洁，轻巧：1500行代码搞定模块化：多种不同API可供调用，轮子多就是好调用方便，速度快，3秒钟实现一个PG算法RL算法框架比较：强化学

PPO：A2C算法的改进版，主要是为了解决‘learningrate不易设置的问题’，DPPO是PPO的distributed版本，比如10个worker，每个worker都有独立的experience

实例如下：11b,c,a2c,b,a===>21c,a,b3a,b,c===>31a,c,b**/functionzuhe($arr,$begin){if(!

Huskarl可以使多环境的并行计算变得很容易，这将对加速策略学习算法（比如A2C和PPO）非常有用。此外，Hus

Huskarl可以使多环境的并行计算变得很容易，这将对加速策略学习算法（比如A2C和PPO）非常有用。此外，Hus

在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性

在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性

spm=a2c

本文讲开始运行例子，以A2C算法为例子（具体a2c算法原理后续讲解）：首先就是安装gym

现在已经有包括DQN,DDPG,TRPO,A2C,ACER,PPO在内的近十种经典算法实现，同时它也在不断扩充中。它为对DR

现在已经有包括DQN,DDPG,TRPO,A2C,ACER,PPO在内的近十种经典算法实现，同时它也在不断扩充中。它为对DR

A2CAdvantageActor-Critic(离散空间)标签（空格分隔）：增强学习算法源码importnumpyasnpimporttensorflowastfimportgymnp.random.seed(2)tf.set_random_seed(2)#reproducible#SuperparametersOUTPUT_GRAPH=False#是否保存模型（网络结构）MAX_EPISODE

id=3087 设:s1={A1,A2,A3,...Ac} s2={Ac+1,Ac+2,Ac+3,....A2c} 则 合在一起成为 Ac+1,A1,Ac+2,A2......A2c,Ac

可以在括号中使用连字符“-”来指定字符的区间来简化表示，例如正则表达式[0-9]可以匹配任何数字字符，这样正则表达式“a[]c”就可以匹配“a0c”、“a1c”、“a2c”等字符串；还可以制定多个区间，

《深度探索C++对象模型》笔记：http://www.roading.org/develop/cpp/%e3%80%8a%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e6%8e%a2%e7%b4%a2c%e5%

AlphaToCoverage(A2C)是一种经由流水线完成的“AlphaTest”。

下面的VisualBasicScriptingEdition正则表达式可以匹配'aac'、'abc'、'acc'、'adc'如此等等，同样也可以匹配'a1c'、'a2c'、a-c'以及a#c'：/a.c