16、优势演员-评论家算法（A2C）详解

最新推荐文章于 2025-10-20 13:25:54 发布
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分类专栏： 深度强化学习实战指南 文章标签： A2C 优势函数 GAE
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优势演员-评论家算法（A2C）详解

1. 优势函数与损失平衡

优势函数的值可能非常小，特别是当动作分辨率较小时。这两个因素的结合可能导致策略损失的绝对值较小。而价值损失的规模与处于某个状态的价值相关，这个值可能非常大。

为了平衡这两个可能不同的梯度规模，通常的做法是给其中一个损失添加一个标量权重，以增大或减小其规模。例如，在代码中，价值损失通过 self.val_loss_coef 进行缩放。但这也成为了训练过程中需要调整的另一个超参数。

2. 训练A2C智能体

2.1 A2C在Pong游戏中使用n步回报

下面是配置使用n步回报优势估计的A2C智能体的规格文件： 

# slm_lab/spec/benchmark/a2c/a2c_nstep_pong.json
{
    "a2c_nstep_pong": {
        "agent": [
            {
                "name": "A2C",
                "algorithm": {
                    "name": "ActorCritic",
                    "action_pdtype": "default",
                    "action_policy": "default",
                    "explore_var_spec": null,
                    "gamma": 0.99,
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优势演员-评论家（Advantage Actor-Critic，A2C）算法详解与实现
盼小辉丶的博客
11-03 1146
本文介绍了强化学习中的优势演员-评论家 (A2C) 算法。A2C 在演员-评论家框架基础上，通过三个关键改进提升性能：采用回合制更新替代同策略学习，使用优势函数(即回报与状态价值预测的差值)更精准地评估行动价值，并利用均方误差优化价值网络。此外，算法引入策略熵正则项以鼓励探索，防止策略过早收敛。文中还详述了 A2C 与相关算法的核心差异，并使用 Keras 给出了具体实现。
15、深度强化学习中的演员 - 评论家算法详解
lstm7chronicler的博客
07-30 71
本文详细解析了深度强化学习中的演员-评论家算法，从概念设计、实现架构到与深度Q网络的对比，深入探讨了优势演员-评论家模型及其异步（A3C）和同步（A2C）实现方式。文章还涵盖了算法的核心要点、应用场景、实现步骤以及未来发展趋势，为读者提供全面的理解和实践指导。
异步优势演员-评论家算法A3C算法详解：python从零实现
AI人工智能的学习之路
05-07 917
我们将为网格世界实现 A3C。请注意，A3C 的并行性好处在这样简单、快速的环境中不太明显，与复杂任务（如 Atari）相比，这个示例的重点是说明异步结构。环境描述：（与之前相同）一个网络同时输出动作概率（对数几率）和状态价值。在 A3C/A2C 中，共享初始层是很常见的。"""组合的演员-评论家网络，用于 A3C"""# 共享层# 演员头部（输出动作对数几率）# 评论家头部（输出状态价值）"""前向传播，返回动作分布和状态价值。
6、优势演员-评论家（A2C）算法详解
x2y3z4a5b的博客
06-23 99
本文详细介绍了优势演员-评论家（A2C）算法的原理、结构和训练方法。A2C算法结合了策略梯度和价值函数的优势，在深度强化学习中表现出高效的学习能力。文章涵盖执行者与评论者的功能、强化信号生成、网络架构设计、训练过程中的优势估计方法，以及实验结果和优化技巧。此外，还展示了A2C在游戏环境、机器人控制、自动驾驶和工业自动化等领域的应用潜力。
15、优势演员 - 评论家（A2C）算法详解
mongodb5scout的博客
10-20 11
本文详细解析了优势演员-评论家（A2C）算法的核心机制，涵盖优势函数与广义优势估计（GAE）的数学表达、偏差-方差权衡中的参数作用、价值函数的学习方法及策略损失与价值损失的计算方式。深入探讨了熵正则化对探索的促进作用，并对比了共享网络与独立网络在参数数量、样本效率和学习稳定性方面的差异。同时介绍了A2C在游戏、机器人控制和资源管理等领域的应用及其局限性，提出了超参数自适应、网络架构改进等优化方向，最后通过mermaid流程图直观展示了A2C的整体训练流程。
强化学习常见面试题：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解
2401_85325397的博客
08-05 1392
异步优势演员-评论员算法，即算法一开始会有一个全局网络，其包含策略部分和价值部分。假设它的参数是theta1\\theta\_1theta_1，假设对于每一个演员都用一个CPU训练，每一个演员工作前都会将全局网络的参数复制进来。然后演员与环境进行交互，每一个演员与环境交互后，都会计算出梯度并且更新全局网络的参数。这里要注意的是，所有的演员都是并行运行的。所以每个演员都是在全局网络复制了参数以后，执行完再把参数传回去。所以当第一个演员执行完想要把参数传回去的时候，本来它要的参数是t。
优势演员-评论家A2C详解：python从零实现
AI人工智能的学习之路
05-06 719
本文详细介绍了优势演员-评论家（A2C）算法，这是一种结合了策略梯度和价值函数估计的强化学习方法。A2C 通过使用评论家估计的状态价值来计算优势函数，从而降低策略更新的方差，实现更稳定的学习过程。文章首先解释了 A2C 的基本原理和数学基础，包括演员和评论家的更新方式，以及如何通过广义优势估计（GAE）来计算优势。接着，通过一个自定义的网格世界环境，展示了 A2C 的实现和训练过程，并分析了学习曲线。实验结果表明，A2C 能够有效地学习到最优策略，同时平衡了奖励最大化和路径效率。
【详解+推导！！】Actor-Critic 演员评论家算法
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Actor-Critic，演员评论家算法是强化学习中的一种很实用的方法。 比较详细的推导可以看：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter9/chapter9?id=actor-critic-1 文章目录1. 简介2. Review: Policy Gradient3. Review: Q-Learning3. Actor-Critic4. Advantage Actor-Critic整个过程如下：Tips：5.A3C, Asynchronous
优势演员-评论家（A2C）算法详解
# 优势演员-评论家算法（A2C）：原理、训练与实验 ## 1. 引言 在强化学习领域，优势演员 - 评论家（A2C）算法是一种结合了策略梯度和值函数估计的强大方法。它通过引入优势函数，有效地平衡了策略梯度的方差和偏差...
vLLM单卡部署指南[代码]
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CIP通讯协议详解[源码]
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CIP（Common Industrial Protocol）是一种面向对象的点到点通信协议，用于连接工业器件（如传感器、执行器）和高级控制器。它支持三种网络：DeviceNet、ControlNet和EtherNet/IP，由ODVA组织统一管理以确保一致性和精确性。CIP协议通过TCP或UDP传输数据，分为显式报文和隐式报文。显式报文用于非实时性信息（如设备配置和故障诊断），优先级较低，通过TCP协议传输；隐式报文用于实时I/O数据和互锁，优先级高，通过UDP协议传输。CIP协议通过抽象连接关系，使用逻辑定义连接，通信前需建立连接获取唯一标识符（CID）。文章还详细介绍了CIP数据帧格式、通信报文示例以及报文抓取方法。
子比主题豆瓣信息采集插件
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简介： 子比主题豆瓣信息采集插件，在子比主题前台编辑器可以直接搜索并获得影视信息。 PS：授权请到：https://api.wcxmw.com 获取 1、免费版有每日免费额度 2、如果量大请考虑付费版
STM32的IIC地址扫描代码
11-25
利用STM32作为IIC主机，实现了对从机IIC地址的扫描功能。当您不确定从机芯片的IIC地址时，可以通过本代码进行扫描，从而确认从机的IIC地址。 使用说明 将代码烧录到STM32开发板上。 运行程序后，STM32将自动扫描IIC总线上的所有地址。 扫描到的有效从机地址将显示在开发板的串口调试助手中。 注意事项 确保STM32开发板已正确连接IIC总线。 扫描过程中，请勿断开或更改IIC总线上的从机连接。
接口文档规范说明[项目源码]
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接口文档是前后端协作的重要规范性文件，需包含接口描述、地址、请求类型、方式、参数说明及返回参数说明六部分。接口描述需简明扼要，地址需遵循URL规范，请求类型通常为application/json，方式包括post、put、delete、get等。请求体参数需详细说明参数名、类型、是否必填及示例值。返回参数结构根据需求分为简单结构、带数据结构和列表结构。此外，优秀接口文档还应包括接口概述、参数说明、使用示例、错误码及限制安全性等内容，以确保开发者清晰理解和使用接口。
基于JavaWeb与MySQL的商城系统完整实现方案（含源码与部署指南）
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基于JavaWeb技术构建的电子商务平台完整开发资料，包含全部程序源代码及MySQL数据库结构设计文档，并附有详细配置指南。该资源特别适合作为高等院校计算机相关专业的综合实践课题，其代码结构清晰并配有完整注释说明，便于初学者理解掌握。 本系统实现了完整的在线购物业务流程，涵盖用户身份验证、商品展示、购物车管理、订单处理及后台管理等功能模块。界面设计遵循现代用户体验原则，操作流程简洁直观。管理员可通过后台系统对商品信息、用户数据和交易记录进行统一管理。 该项目的技术架构采用典型的JavaWeb开发模式，整合了Servlet、JSP与MySQL数据库技术，展现了企业级应用系统的基本特征。部署过程仅需按照说明文档配置运行环境即可快速启动，为学习者提供了完整的商业项目开发范例。 作为教学实践资源，该系统不仅展示了软件工程各环节的实施要点，更体现了实际商业场景中的技术应用逻辑，对提升学生的项目开发能力和系统设计思维具有显著帮助。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
快马AI生成电路分析工具[项目源码]
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STM32 LCD 页面切换显示程序
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本资源是一个专门针对STM32迷你版微控制器开发的LCD显示程序。它实现了页面之间的切换功能，适用于那些需要在LCD屏幕上展示多界面应用的项目。对于那些正在从事STM32相关硬件开发，尤其是涉及到图形用户界面（GUI）设计的开发者来说，这个程序将是一大助力。 主要特性 页面切换：支持在多个预定义的显示页面之间进行平滑切换。 适配STM32迷你版：专为STM32系列中的某一具体型号或迷你版本优化，但请注意，不同的STM32型号可能需要调整配置。 自用验证：开发者已在其特定项目中成功应用，保证了基础的功能稳定性和实用性。
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