【强化学习-DRL】深度强化学习如何选择合适的算法？ 引言：本文第一节先对DRL的脉络进行简要介绍，引出Mode-Free DRL。第二节对Mode-Free DRL的两种分类进行简要介绍，并对三种经典的DQL算法给出其交叉分类情况；第三节对Mode-Free DRL的四个核心（改进方向）进行说明。第四节对DQN的四个核心进行介绍。 DRL的发展脉络 DRL沿着Mode-Based和Mode

本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第三次任务的笔记 【教程地址】 文章目录 Actor-Critic 算法提出的动机Q Actor-Critic 算法A2C 与 A3C 算法广义优势估计A3C实现建立Actor和Critic网络定义智能体定义环境训练利用JoyRL实现多进程 练习总结 Actor-Critic 算法提出的动机 蒙特卡洛策略梯度算法和基于价值的DQN族算法的

强化学习算法：QAC vs A2C vs A3C 引言 经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。然而，REINFORCE算法也有其局限性，采样效率低、高方差、收敛性差、难以处理高维离散空间。 为了克服这些限制，研究者们引入了Actor-Critic框架，它结合了价值函数和策略梯度方法的优点（适配连续动作空间和随机策略），旨在提升学习效

note 文章目录 note一、A2C算法二、A3C算法时间安排Reference 一、A2C算法 在强化学习中，有一个智能体（agent）在某种环境中采取行动，根据其行动的效果获得奖励。目标是学习一种策略，即在给定的环境状态下选择最佳行动，以最大化长期累积的奖励。 A2C（Advantage Actor-Critic） Actor-Critic 框架：A2C 基于

异步优势演员-评论家算法 A3C 异步优势演员-评论家算法 A3C网络结构并行步骤   异步优势演员-评论家算法 A3C A3C 在 A2C 基础上，增加了并行训练（异步）来提高效率。 网络结构 A2C： A3C： 在这两张图之间，第 2 张图增加了以下几个关键部分： 全局网络（Global Network）：这表明有一个中央网络（可能在服务器上运行），它维

自己第一篇 paper 就是用 MDP 解决资源优化问题，想来那时写个东西真是艰难啊。 彼时倒没想到这个数学工具，如今会这么火，还衍生了新的领域——强化学习。当然现在研究的内容已有了很大拓展。 这段时间会做个深度强化学习的专题，包括基础理论、最新文献和实践三大部分。 DRL 的核心思想是，用神经网络来表征值函数或者参数化 policy，从而使用梯度优化方法来优化损失。 本篇介绍近年来 D