2020年10月1日
强化学习原理源码解读004：A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
摘要： 目录 A3C原理 源码实现 参考资料 针对A2C的训练慢的问题，DeepMind团队于2016年提出了多进程版本的A2C，即A3C。 A3C原理 同时开多个worker，最后会把所有的经验集合在一起 一开始有一个全局的网络，假设参数是θ1 每一个worker使用一个cpu去跑，工作之前就把全局的参数 阅读全文
posted @ 2020-10-01 22:23 黎明程序员 阅读(923) 评论(0) 推荐(0) 编辑
强化学习原理源码解读003：Actor-Critic和A2C
摘要： 目录 Policy-based框架的缺点 Valued-based框架的缺点 Actor-Critic结合 算法流程 向Policy Gradient中加入baseline Q网络和V网络的定义 A2C (Advantage Actor-Critic) A2C损失函数的构建 源码实现 参考资料 在强 阅读全文
posted @ 2020-10-01 17:30 黎明程序员 阅读(3409) 评论(1) 推荐(0) 编辑