强化学习笔记 十二:A3C
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发布时间：2024-10-24 12:52
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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，每个线程探索环境，无需经验回放技巧。
每个线程采样，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。
