A3C算法详解
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发布时间：2024-10-24 12:52
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时间：2024-11-09 11:15
A3C算法全称为Asynchronous Advantage Actor-Critic，旨在提升强化学习训练效率。将Actor-Critic算法分布到多个线程中并行训练，通过将每个线程视为独立的“平行世界”，多个线程同步运行程序，从而成倍提升运行速度。这些线程间通过主网络共享信息，实现参数更新和结果反馈，进一步降低了事件的相关性，促进程序收敛。
Actor-Critic算法融合了价值导向和策略导向学习的优势，通过Actor（执行者）基于概率选择行为，Critic（评论家）根据Actor行为评估行为得分，更新策略概率。Actor网络输出行为概率，Critic网络预测状态价值，两者通过td_error（策略动作值与状态价值的差值）紧密连接，指导策略优化。
Actor网络输入状态，输出行为概率，结构通常包含多层全连接或稀疏连接层，激活函数如sigmoid、ReLU等。损失函数基于行为概率和td_error，优化器选用SGD、Mini Batch Gradient Descent或Adam等。
Critic网络输入状态，输出状态值，同样采用多层全连接或稀疏连接结构，激活函数与Actor网络相似，损失函数为td_error的平方，优化器同上。
A3C算法的核心是多线程并行训练，每个线程运行Actor-Critic网络，通过pull从主网络获取参数，执行后通过push更新主网络，实现参数共享和收敛促进。这种设计不仅提高计算效率，还通过减少相关性加速程序收敛。
