Actor-Critic
A3C相比DDQN，其可以支持更大的动作空间，甚至可以支持连续型的动作空间
将选取动作策略的步骤称为Actor，将评估动作的概率是变大还是变小的步骤称为Critic
在AC算法中，Actor和Critic一般采用神经网络来实现，因此称为策略网络（参数为θ）和评价网络（参数为w）
当评价函数为Q函数的时候，为最基础的AC算法，此时
Actor参数的更新方式：θ=θ-α▽logπ(at|st, θ)*Q(at,st）
Critic的损失函数：Loss=(Rt+γmaxQ(s’,a’)-Q(st,at))^2
PS：s’为st的下一个状态，Rt为st转移到s’的即时奖励，a’为取到最大Q值的动作
当评价函数为优势函数或者时序差分误差的时候，称为A2C（Advantage Actor-Critic）算法
应该是当优势函数的时候，但是如果直接计算优势函数A=Q-V的话，需要两个神经网络，因此我们将(Rt+V(s’))≈Q(st,at)，因此A=Q(st,at)-V(st)就可以转化为A=Rt+V(s’)-V(st)，这样会增加一定的方差，不过可以忽略不计
相比于基础的AC算法，A2C更好的表现了动作的优势，此时
Actor参数的更新方式：θ=θ-α▽logπ(at|st, θ)*(Rt+V(s’)-V(st))
Critic的损失函数：Loss=(Rt+V(s’)-V(st))^2
无论是AC还是A2C，其实应该说神经网络和强化学习结合的时候，都会存在一个问题，那就是神经网络会不稳定，主要是因为神经网络在训练的时候，是假设训练数据都是独立分布的，而实际在训练神经网络逼近值函数的时候，所采用的的数据往往存在相关性，一个有效的解决方法就是异步并发学习（就像我们之前提的APE-X），于是就有了A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）方法，A3C包含一个主网络和多个子网络，子网络和主网络的结构相同（都是A2C的网络），各个子网络分布在不同的线程中，多个线程独立与环境进行交互，当获取到一定数据后，就计算自己线程里面的神经网络损失函数的梯度，但是这些梯度并不更新自己线程里面的神经网络，而是去更新主网络，然后再从主网络获取参数更新本地网络，进而指导后面的环境交互。
异步并发学习使A3C不止能够拿到优质训练数据帮助模型更好的收敛，而且充分利用了机器的计算性能，提高了训练效率
A3C框架图如下
学习记录–引用自学长的微信朋友圈笔记加上自己的理解
