強化學習（8）：Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）算法
本文主要講解有關 A3C 算法的相關內容。 一、A3C 算法 直接引用莫煩老師的話來介紹 A3C 算法：Google DeepMind 提出的一種解決 Actor-Critic 不收斂問題的算法。它會創建多個並行的環境，讓多個擁有副結構的 agent 同時在這些並行環境上更新主結構中的參數。並行中的 agent 們互不干擾，而主結構的參數更新受到副結構提交更新的不連續性干擾，所以更新的相關性被降低
相關文章
- 1. 強化學習（二）A3C算法詳解，從policy gradient到Asynchronous Advantage Actor-critic
- 2. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)實現cart-pole
- 3. A3C(Asynchronous advantage actor-critic )/異步優勢actor-critic 算法
- 4. 深度增強學習（DRL）漫談 - 從AC（Actor-Critic）到A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）
- 5. 深度強化學習——A3C
- 6. 強化學習——A3C,GA3C
- 7. 【深度強化學習】A3C
- 8. RL策略梯度方法之(四): Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）
- 9. 強化學習(十五) A3C
- 10. 強化學習 優勢函數(Advantage Function)
- 更多相關文章...
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 強化學習（二）A3C算法詳解，從policy gradient到Asynchronous Advantage Actor-critic
- 2. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)實現cart-pole
- 3. A3C(Asynchronous advantage actor-critic )/異步優勢actor-critic 算法
- 4. 深度增強學習（DRL）漫談 - 從AC（Actor-Critic）到A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）
- 5. 深度強化學習——A3C
- 6. 強化學習——A3C,GA3C
- 7. 【深度強化學習】A3C
- 8. RL策略梯度方法之(四): Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）
- 9. 強化學習(十五) A3C
- 10. 強化學習 優勢函數(Advantage Function)