目录 1. 引言 2. 数学推导 3. 算法 1. 引言 我们上次介绍了利用到了baseline的一种算法：REINFORCE。现在我们来学习一下另一种利用到baseline的算法：Advantage Actor-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…

个人理解： ACadvantage A2C A2C重要性采样TD(n) PPO A2C： 所谓A2C就是在AC的基础上加了一个Advantage，公式有如下改进： 但是Q可以由V计算而来，因此转变位： 目的在于：给Q值增加一个基线&am…

A2C：Advantage Actor Critic算法 policy gradient结合MC的思想就是REFORCEMENT算法，采用回合更新策略网络。如果对这个感兴趣的，可以看我的另一篇https://blog.csdn.net/MR_kdcon/article/details/111767945。 REFORCEMENT缺陷就是&#xff…

Stable Baselines官方文档中文版 Github CSDN 尝试翻译官方文档，水平有限，如有错误万望指正 Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C)的同步、确定性变体。它使用多个workers来避免使用重播缓存。 要点核心 原始文献： https://arxiv.org/a…

关于A2C的介绍可以参考书本158页 流程图 此处参考强化学习–从DQN到PPO， 流程详解 图片来源于博客强化学习之policy-based方法A2C实现（PyTorch） 代码实现 代码参考Actor-Critic-pytorch import gym, os from itertools import count impo…

两者的神经网络结构一模一样，都是分为两个网络，即策略神经网络和价值神经网络。但是两者的区别在于价值神经网络的作用不同，A2C中的可以评价当前状态的好坏，而REINFORCE中的只是作为一个Baseline而已，唯一作用就是降低…

文章目录 1 前言2 算法简介3 原理推导4 程序实现5 优缺点分析6 使用经验7 总结 1 前言 强化学习在人工智能领域中具有广泛的应用，它可以通过与环境互动来学习如何做出最佳决策。本文将介绍一种常用的强化学习算法：Actor-Critic并且附上基于pytorch实现的…

本文主要参考王树森老师的强化学习课程 1.A2C算法原理 A2C算法是策略学习中比较经典的一个算法，是在 Barto 等人1983年提出的。我们知道策略梯度方法用策略梯度更新策略网络参数 θ，从而增大目标函数，即下面的随机梯度： Actor-C…