当前位置：首页 - 正文

强化学习笔记十二:A3C

发布网友发布时间：2024-10-24 12:52

共1个回答

热心网友时间：2024-11-02 20:24

A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)基于AC框架，神经网络用于学习值函数V(s)与策略π(a|s)。

算法中利用优势函数，策略梯度下降中baseline采用当前值函数估计V(s)。

在A3C中采用异步训练框架，利用多线程并行数据采集，每个线程独立探索环境，无需经验回放技巧。

每个线程独立采样，样本天然不相关，采样速度更快，使得A3C无需经验回放。

A3C算法流程包括初始化θ和θv，计算策略π和值函数V，以及return值R。线程启动时，用θ和θv初始化，计算梯度增量dθ和dθv。

采样时，若遇到结束状态或采样数达到tmax，则停止，计算return值R，执行异步模型参数更新。

A3C中策略参数θ和值函数参数θv实际共享一部分参数，以CNN模型为例，输出层策略网络使用softmax，值网络使用linear output，其余参数共享。

策略网络增量梯度计算时，加入熵正则项，可以避免过早陷入局部最优，其中β为策略的熵。

综上所述，A3C算法结合异步训练框架和多线程并行数据采集，通过策略与值函数的独立学习和共享参数，以及熵正则项的使用，提高了学习效率和效果。

声明：本网页内容为用户发布，旨在传播知识，不代表本网认同其观点，若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。
E-MAIL:11247931@qq.com

焦点

强化学习笔记十二:A3C

最新推荐

猜你喜欢

热门推荐

强化学习笔记 十二:A3C

最新推荐

猜你喜欢

热门推荐

强化学习笔记十二:A3C