强化学习AC、A2C、A3C算法原理与实现！
1. 从PG算法的起点：<strong>Actor-Critic (PG)基础回顾</strong>
PG算法中，Actor是策略决策者，策略π表现为神经网络，参数θ决定着行动。每一步的交互产生奖励r，累积为整个episode的总奖励R。我们的目标是优化策略，使得期望奖励最大化。通过策略梯度，我们计算网络参数的梯度并进行迭代更新，形成一个数据采集-参数优化-再采集的循环过程，但要注意策略更新后，旧数据的适用性将降低。
2. Actor-Critic的升级版：<strong>AC算法的策略与评估网络融合</strong>
在PG的基础上，引入Q函数并结合Critic网络，形成Actor-Critic方法。Actor的梯度更新不再是简单的期望奖励，而是结合了Q函数估计。Critic则根据Q值的误差调整，以优化对状态-动作价值的估计。
3. A2C：<strong>Advantage的引入，降低方差的A2C算法</strong>
A2C引入状态价值函数作为基线，减小了反馈的方差。策略梯度中加入了Advantage，Critic网络则转为评估状态价值，其损失调整为两者之间的平方误差。
4. 高效学习者的诞生：<strong>并行学习的A3C算法</strong>
A3C利用并行计算的威力，通过Worker网络并行执行A2C，主网络负责参数同步和梯度聚合。这样，就像鸣人利用影分身修炼，A3C显著提升了学习效率。
强化学习的世界精彩纷呈，这些算法不仅理论深厚，实战应用也极其广泛。继续你的学习之旅，实战深度强化学习，一步步提升你的AI技能！<strong>推荐阅读系列，一步步解锁更多强化学习的秘密：</strong>
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高二数学,在线等
1 A 2c 3d 4b 5c 6c
已知三角形ABC中,AB=AC,∠BAC=45°,绕点C顺时针旋转三角形ABC,使点B...
角B1CA1=角B，且B1C=BC，所以角B=角BB1C，即角B1CA1=角BB1C，所以AB平行于A1C；2、由旋转的定义知： 角BAC=角B1A1C=45度，A1B1=AB=AC，由AB平行于A1C，所以角AB1A1=角B1A1C=45度，又因为AB1是公共边 所以三角形A1AB1与三角形CB1A全等 （SAS）3、由旋转的定义：A2C=AC，三角...
...1)判断△ABC的形状,并说明理由;(2)若BD是边AC的中线,且BD=3,求...
（1）∵btanB=ctanC，∴b?sinBcosB=c?sinCcosC，又bsinB=csinC，∴b2cosC=c2cosB，∵cosC=a2+b2?c22ab，cosB=a2+c2?b22ac，∴b2?a2+b2?c22ab=c2?a2+c2?b22ac，∴b（a2+b2-c2）=c（a2+c2-b2），整理得：a2b-a2c+b3-c3+b2c-bc2=0，即a2（b-c）+（b-c）（b2+bc+c2）+bc（b...
几何问题
所以EF＝AE，∠AEF＝∠F＝60° 因为∠DEF＝∠AEF＋∠AED，∠CEA＝∠CED＋∠AED 所以∠DEF＝∠CEA 所以△AEC≌△FED（ASA）所以DF＝AC 所以AF＋AD＝BC 所以AD＋AE＝BC http:\/\/hi.baidu.com\/jswyc\/blog\/item\/f29d1e4fd235a2c7d1c86ab4.html 供参考！江苏吴云超祝你学习进步 ...
再推B级先锋猎装SUV宋L,你知道比亚迪下一站是哪里吗?
可以期待的是，比亚迪在未来肯定还会为我们带来更多的惊喜。理由很简单，你永远也不知道，比亚迪技术创新的路走得有多远，也不会知道其新品类车型开发的下一站是哪里。【本文来自易车号作者高氏观市，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
读图,回答.(得)写出A、B、C、D的地理坐标:A:___;B:___;C:___;D...
位于东半球的是AC，位于西半球是2g；（5）A、2、C、gp点中，位于低纬度e区的是Cg，位于中纬度e区的是2，位于高纬度e区的是A．故答案为：（1）1我个°E，8个°N；1我个°口，我个°N；1我个°E，2个°N；1我个°口，2个°S；（2）正北；（3）东北；（我）A2C；g；AC；2g；（...
无心插柳柳成荫 是一首诗的句子? 整句是什么?
1、“无心插柳柳成荫”出自古训《增广贤文》，整首诗是：有心栽花花不开，无心插柳柳成荫。无可奈何花落去，似曾相识燕归来。意思是说：用心的栽花，施肥、灌溉等都做了很多，但花却总是不开，最后还是枯萎了；而随意折下来的一只柳条随意插在地里，从来没有照料它，几年过去，却成了郁郁葱葱的...
...两个焦点分别为F1(-c,0)和F2(c,0)(c>0),过点E(a2c,0)的
∵△F1AE中，F1A∥F2B，且|F1A|=2|F2B|∴F2B是△F1AE的中位线，得|F1F2|=|F2E|∵|F1F2|=2c，|F2E|=a2c-c∴2c=a2c-c，两边都除以a，得2?ca=ac-ca∵椭圆的离心率e=ca，得ac=1e∴2e=1e-e，得3e2=1，解之得e=33（舍负）综上可得：椭圆的离心率为33 ...
突然高流量吸氧有什么危害?
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网易126邮箱收不到邮件是怎么回事?
网易126邮箱收不到邮件的原因众多，常见的问题是：被作为垃圾文件拦截、遗漏而误以为没收到邮件、查看邮件的自动转发功能是否开启等，具体的处理方法如下：1.在邮箱主页找到全文搜索功能，输入联系地址，查看是否收到了该联系人的邮件，以免因为自己的遗漏而误以为没收到邮件，如下图：2.在邮件主页，点击...
禄宽如双： 也叫增强学习,reinforcement learning.分为value-base跟policy-base.主题思想是根据历史经验来更多的选择活得回报更多的动作,而减少被惩罚的动作.常见的value-base算法有:Q-learning 常见的policy-base算法有:策略梯度算法 由于深...
怒江傈僳族自治州17391859470： 强化学习A2C算法中如何将学习率设置成递减 - ？
禄宽如双： 在强化学习的过程中,学习率α越大,表示采用新的尝试得到的结果比例越(大),保持旧的结果的比例越(小).参考答案:大;小
怒江傈僳族自治州17391859470： 增强学习算法的学习算法 - ？
禄宽如双： Q学习算法在确定性回报和动作假定下的Q学习算法:(s表示状态,a表示动作,Q(s,a)表示对状态s下动作a得到的总体回报的一个估计,r为此动作的立即回报)1.对每个s,a初始化表项Q(s,a)为02.观察当前状态s3.一直重复做:选择一个动作a并执行它,该动作为使Q(s,a)最大的a.接收到立即回报r.观察新状态s'.对Q(s',a')按照下式更新表项:Q(s,a)=r(s,a)+gama * max Q (s',a').s=s'.
怒江傈僳族自治州17391859470： 什么是机器学习 周志华 - ？
禄宽如双： 医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析.训练集中的目标是由人标注的,③ 强化学习,以下分别介绍这三种方法的区别? 广义来说,有三种机器学习算法:① 监督式学习,② 非监督式学习首先关注什么是机器学习? 机器学习有下面几种定...
怒江傈僳族自治州17391859470： 强化学习中mdp模型包括哪些类 - ？
禄宽如双： 强化学习中的mdp模型包括:环境状态的集合; 动作的集合; 在状态之间转换的规则;规定转换后“即时奖励”的规则;描述主体能够观察到什么的规则.
怒江傈僳族自治州17391859470： 求用C++编程的:强化学习算法应用于NIM游戏中. - ？
禄宽如双： #include <stdio.h>#include <time.h> int main() { srand(time(NULL)) int n = 10; int input; int computer; int flag = 1; int flag_cmputer = 0; while(flag) {computer = (double)rand()/(1+MAX_RAND)*2+1; printf(＂Input one number \n＂); scanf(＂%d＂,&...
怒江傈僳族自治州17391859470： 小学三年级数学怎样提高学生的计算能力 - ？
禄宽如双： 一、计算教学的重要性. 数与计算是人们在日常生活中应用最多的数学知识,它历来是小学数学教学的基本内容,培养小学生的数学计算能力也一直是小学数学教学的主要目的之一.数学计算能力是一项基本的数学能力,包含了计算的准确率...
怒江傈僳族自治州17391859470： 浅谈如何提高小学高年级学生数学计算能力 - ？
禄宽如双： 一个人的数学计算能力主要包含三个方面:即计算结果的准确性,计算方法的技巧性和计算速度的快捷性,要想提高小学生数学计算能力,我认为要从下面四个方面下功夫:一、让学生熟练掌握运算法规:在小学阶段,学生要学到三类数——整...
怒江傈僳族自治州17391859470： 强化学习中on - policy 与off - policy有什么区别 - ？
禄宽如双： 你好,关于强化学习中on-policy 与off-policy有什么区别 强化学习可以分成off-policy(离线)和on-policy(在线)两种学习方法,按照个人理解,判断一个强化学习是off-policy还是on-policy的依据在于生成样本的policy(value-funciton)和网络参数更...
怒江傈僳族自治州17391859470： 人工智能未来的发展前景怎么样?？
禄宽如双： 未来的人工智能研究主要有两个方向:第一是人工智能应用.即如何更广泛更高效地把人工智能应用到某个具体场景中.第二是人工智能理论研究的突破.这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破.目前的人工智能还只能解决一些功能性问题.比如Alpha Go,只能下围棋.在不更改模型结构的情况下她不能学习和实现其他功能.另外,目前的人工智能还不能真正做到一边学习一边使用.我们通常只能在训练完成后才能使用模型.
