text: A3C，利用了多執行緒同時並行執行的特點，讓多個Actor(演員)並行訓練而定期與全域性引數同步。該方法在Atari遊戲和3D迷宮等方面都有不錯的效果。優勢函式.由formula_1。當選取k步TD後，在A3C中由於有引數formula_2,優勢函式可改寫為：formula_3演算法流程.非同步優勢Actor-Critic - 每個Actor-Learner執行緒的虛擬碼如下：改進.在Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning 中作者還將熵(formula_35)加到目標函式中以避免收斂到次優確定性解，這是由於在最大化熵的過程中會避免分佈過於集中，包含熵在內的完整目標函式梯度如下formula_36其中H為熵函式，formula_37是用於控制熵正則化項的超引數。論文.程式碼實現.
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metadata.title: A3C
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