强化学习(十五) A3C

最新推荐文章于 2025-06-14 16:48:46 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文深入探讨了A3C（Asynchronous Advantage Actor-critic）算法，解决普通Actor-Critic收敛问题。A3C通过异步训练框架、网络结构优化和Critic评估点的改进，有效提升了学习效率。文章详细介绍了A3C的算法流程，并提供了算法实例，展示如何在CartPole-v0游戏中应用A3C。

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　在强化学习(十四) Actor-Critic中，我们讨论了Actor-Critic的算法流程，但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛，需要一些其他的优化。而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法。本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程。

　　　　本文主要参考了A3C的论文，以及ICML 2016的deep RL tutorial。

1. A3C的引入

　　　　上一篇Actor-Critic算法的代码，其实很难收敛，无论怎么调参，最后的CartPole都很难稳定在200分，这是Actor-Critic算法的问题。但是我们还是有办法去有优化这个难以收敛的问题的。

　　　　回忆下之前的DQN算法，为了方便收敛使用了经验回放的技巧。那么我们的Actor-Critic是不是也可以使用经验回放的技巧呢？当然可以！不过A3C更进一步，还克服了一些经验回放的问题。经验回放有什么问题呢？ 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

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