【强化学习】常用算法之一 “A3C”
A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法是一种在强化学习领域中应用广泛的算法，它结合了策略梯度方法和价值函数的学习，用于近似解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）问题。A3C算法在近年来备受关注，因为它在处理大规模连续动作空间和高维状态空间方面具有出色的性能。A3C算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，通过多个并行的智能体异步地与环境交互，并利用Actor和Critic网络实现策略和价值的近似，从而实现快速而稳定的强化学习训练。
