强化学习算法：QACvsA2CvsA3C引言经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。然而，REINFORCE算法也有其局限性，采样效率低、高方差、收敛性差、难以处理高维离散空间。为了克服这些限制，研究者们引入了Actor-Critic框架，它结合了价值函数和策略梯度方法的优点（适配连续动作空间和随机策略），旨在提升学习效率和稳定性。QAC（

横向匹配/ab[2,5]/c/g匹配abc,abbc,abbbc,abbbbc,abbbbbc，数字连续出现2到5次，会匹配2位、3位、4位、5位连续数字纵向匹配/a[1,2,3]c/匹配a1c,a2c,a3c

行为价值方法强化学习六要素设计奖励函数设计评论家策略学习与优化算法路径深度Q网络DQN演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架PPO近端策略优化算法演员-评论家的改进算法：近端策略优化算法PPO、优势演员-评论家算法A2C、异步优势演员-评论家算法A3C

异步优势演员-评论家算法A3C异步优势演员-评论家算法A3C网络结构并行步骤异步优势演员-评论家算法A3CA3C在A2C基础上，增加了并行训练（异步）来提高效率。

AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning论文提出了一种在deepneuralnetwork控制器的优化中，使用异步梯度下降来训练的方法。异步RL框架论文中，作者展示了one-stepSarsa,one-stepQ-learning,n-stepQ-learning和actor-critic的多线程异步版本。目的是为了寻找RL算法来训练深度的神经

文章目录AC算法A2C算法A3C算法AC算法AC（Actor-Critic）算法是强化学习中的一种基本方法，它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点。

姓名：张轩学号：20011214440【嵌牛导读】在强化学习算法（一）这篇文章中我给大家介绍了A3C这一算法，讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题。

A3C算法（AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning）于2016年被谷歌DeepMind团队提出。

各个领域都有所应用并取得了不错的效果其中阿里这个PDF电子书中已经将阿里巴巴在强化学习上的研究过程描述的比较清晰了强化学习在阿里的技术演进与业务创新但是本人对这方面确实了解尚浅，感觉强化学习和深度强化学习好像还是有区别的，我搜索A3C

A3C（AsynchronousAdvantageActor-Critic）：异步优势Actor-Critic模型，具有多个相互配合工作的子模型，并且这些子模型

强化学习A3C算法效果：a3c.pyimportmatplotlibfrommatplotlibimportpyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.size']=18matplotlib.rcParams

A3C：异步优势演员-评论家算法，结合了演员-评论家算法和异步更新的思想，可以在多个

目录1.强化学习和深度学习的区别2.强化学习思路3.baseline4.PPO4.1on-policy和off-policy简单理解4.2actotcritic5.DQN（回归问题）4.1公式4.2Q表参考文献1.强化学习和深度学习的区别强化学习和深度学习的区别：在深度学习中，像分类问题，模型做出决策之后，我们会有一个标签，告诉模型你做的对不对，是否需要改进，再决定是否更新网络。但强化学习，并不是

A3C算法的全称是AsynchronousAdvantageActor-Critic，异步优势执行者/评论者算法。

存在方差非常大的问题，在这里我们用代替原来公式中的累计回报：若同时加入值函数作为baseline：此时，梯度函数可以转为：为优势函数，表明了在下，采取某个能比该策略下的平均期望收益优劣多少，这就是A2C和A3C

跟着李宏毅老师的视频，复习了下AC算法，新学习了下A2C算法和A3C算法，本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4Mzc0NjkwNA==&mid=2650782129&idx=1&sn=935f14d260eb9513f48e4abca05667f7&chksm=87fad086b08d5990a8cf80c97cd02875696857a3cd8d262948d29135d169fd62707c5376051b&mpshare=1&s

本文适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括AttentionBasedCNN、A3C、WGAN、BERT等等。

中央大脑Global_net以及4个（一般多少个CPU就多少个Worker）worker，每个worker都是独立做一个AC算法，A3C其实就是一个并行计算的AC，只是在某些时候需要同步障，同步的时候，

A3C更进一步，并克服了一些经验回放的问题。如，回放池经验数据相关性太强，用于训练的时候效果很可能不佳。举个例子，我们学习下棋，总是和同一个人下，期望能

AsynchronousAdvantageActor-Critic主要学习资源来自莫烦：github连接等有时间更新了，发一下自己团队的项目实现的部分a3c代码

不同算法的理论比较部分参考CSDN博客-专业IT技术发表平台，代码实现在python完成。用的算例是OpenAI官网gym提供的算例环境"CartPole-v1"游戏,代码实现部分在谷歌全家桶(Colab,tensorflow2,wandb)中完成1.朴素DQN原论文：[DQN]PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning[1]Off-policy，Discr

ReinforcementLearningBasedSchedulingAlgorithmforOptimizingAgeofInformationinUltraReliableLowLatencyNetworks从题目可以得知，这是一篇有关强化学习的论文，具体的工作是用A3C

Pensieve中最主要的函数及其调用关系，及函数内容详解下图的env是fixed_env，但是实际上是env，除了trace_index和delay，应该没有太大差别,不影响代码的理解A3C的代码结构如下图所示

RL笔记(2)从PollicyGradient、DDPG到A3CPollicyGradientPolicyGradient不通过误差反向传播，它通过观测信息选出一个行为直接进行反向传播。通过更新PolicyNetwork来直接更新策略的。实际上就是一个神经网络，输入是状态，输出直接就是动作（不是Q值）。而是利用reward奖励直接对选择行为的可能性进行增强和减弱，好的行为会被增加下一次被选中的概率

我们知道，学术中很多时候一般是先有了牛逼算法A，再有了牛逼算法B。但A，B算法一般都有缺点，于是有一天有人将两者整合，结合了两者优点，避免了两者缺点，皆大欢喜，喜大普奔。但对于AC算法来说其架构可以追溯到三、四十年前。最早由Witten在1977年提出了类似AC算法的方法，然后Barto,Sutton和Anderson等大牛在1983年左右引入了actor-critic架构。但由于AC算法的研究难

文章目录原理解析概述原理细节算法实现总体流程代码实现A2C\color{red}A2CA2C：[paper|code]原理解析概述A2C是A3C的同步版本；即A3C第一个A(异步)被移除。

文章目录原理解析算法实现总体流程代码实现A3C\color{red}A3CA3C：[paper|code]原理解析在A3C中，critic学习值函数，同时多个actor并行训练，并不时地与全局参数同步。

获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！【强化学习系列】第一章强化学习及OpenAIGym介绍-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第二章马尔科夫决策过程和贝尔曼等式-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第三章动态规划-基于模型的RL-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第四章蒙特卡洛方法-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第五章基于时序差分和Q学习

跟着李宏毅老师的视频，复习了下AC算法，新学习了下A2C算法和A3C算法，本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。

RLPolicy-Based，基于策略梯度PG的算法：PG基础:REINFORCEPG扩展：Actor-Critic，A3C,DPG,DDPG,TRPO,PPO=============REINFORCEAlgorithms

皆さん、こんにちは、明日は新年です、明けましておめでとうございます！前几天因为各种原因吧，摆了三天，什么也没学....进度也落下了一大截...唉>_<今早找了个时间学习，看了看进度也是最后一章了，索性就一块写了，不出意外的话，今天这节内容应该是强化学习的最后一节了，后面会更新什么也不清楚了~可能也就写到这？可能也会继续写下去？一切的一切到了特定的时刻才会揭晓。以下内容除了基本的概念外，其他大部分都

本文收集了大量基于PyTorch实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括AttentionBasedCNN、A3C、WGAN等等。

1.Actor-Critic框架的提出从策略梯度中可以看出，累积回报就像是一个评价器（Critic），该评价器(Critic)评价参数更新后，该轨迹出现的概率应该变大还是变小。如果变大，应该变大多少；如果减小，应该减小多少。也就是说，策略的参数调整幅度由轨迹回报进行评价。在保持策略梯度不变的情况下，策略梯度可写为：其中为Actor,称为Critic，此式是一个广义的AC框架。可以取以下任何一个：轨

阅读本文可参考我以前的文章《强化学习实践教学》https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading-29，其中的连续动作空间上求解RL章节是本文的基础，其中的DDPG和Actor-Critic除了Target网络外其余都一致。首先，A2C的全称是AdvantageActorCr

策略梯度与A2C算法https://blog.csdn.net/u013298300/article/details/100060817强化学习（十三）--AC、A2C、A3C算法https://zhuanlan.zhihu.com

算法我们之前讲过基于价值的强化学习，我们也讲过基于策略的强化学习，这节课所讲的AC系列算法就是同时使用了这两种方法包含有：AC——ActorCritic、A2C——AdvantageActorCritic、A3C

Scalabledistributeddeep-rlwithimportanceweightedactor-learnerarchitectures[C]//InternationalConferenceonMachineLearning.PMLR,2018:1407-1416.IMPALA的灵感来自于热门的A3C

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a/164171974_741733本文收集了大量基于PyTorch实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括AttentionBasedCNN、A3C

区别：强化学习收敛速度慢，采用并行计算可以加快计算速度。强化学习的并行方法通常可以分为两类：一是经验并行，通过共享的经验池更新参数；二是梯度并行，依靠自己的经验更新，再将梯度回传到全局网络聚合。Apex：比较经典的经验并行是ApeX框架，多个分布式actor与环境进行交互，产生的数据存储在经验回放记忆池中，learner再现经验样本并更新神经网络。该架构依赖于优先记忆重放，只关注actor生成的最

目录1.ReviewPolicyGradient2.ReviewQ-learning3.Actor-Critic4.AdvantageActor-Critic5.A2C解决CartPole-v11）构建actor和critic2）算法总体流程3）从概率分布选择动作4）Critic学习5）Actor学习6.A3C7.PDPG(PathwiseDerivativePolicyGradient)8.DD

基本概念Actor-Critic（AC）AC全称Actor-Critic，中文名演员-评论家算法。AC算法是一种既基于值函数、又基于策略函数的算法。这里所说的基于值函数的算法，主要指的是算法本身输出的所有动作的价值，根据最高价值来选择动作，这类算法不能选取连续的动作。而基于值函数的算法指算法本身输出下一步要采取各种动作的概率，然后根据概率来选取动作。如上图所示，一个简单的AC算法（QAC）的策略梯

参考：蘑菇书EasyRL演员-评论员算法是结合策略梯度和时序差分学习的强化学习方法AdvantageActor-Critic（A2C）AsynchronousAdvantageActor-Critic（A3C

参考：强化学习AC、A2C、A3C算法原理与实现！-知乎作者：石晓文Python爱好者社区专栏作者个人公众号：小小挖掘机添加

本文为AI研习社编译的技术博客，原标题：AnintrotoAdvantageActorCriticmethods:let’splaySonictheHedgehog!作者|ThomasSimonini翻译、校对|斯蒂芬•二狗子审核|邓普斯•杰弗整理|菠萝妹原文链接：https://medium.freecodecamp.org/an-intro-to-advantage-actor-critic-

浅谈利用A3C玩转超级玛丽奥前言github什么是Actor-Critic？A3C算法loss值计算前言很早以前看过超级玛丽奥利用人工智能玩，以前感觉很高档。就写一篇吧。

花了我零零散散两周的时间来从最初的Q_Learning,sarsa到高级的DQN,PG,DDPG再到最后的AC,A3C,PPO，我真的觉得没点看头，不知道学完之后能不能搞SuperMario,很不错，tf2

StableBaselines官方文档中文版GithubCSDN尝试翻译官方文档，水平有限，如有错误万望指正AsynchronousAdvantageActorCritic(A3C)的同步、确定性变体。

Model-Free：环境对输入的响应就是一个映射，withoutmodel，如常见的深度强化学习DQN/A3C/PPO等；Model-Based：环境对输入的响应是统计概率分布P(s_new|s,a)