# A2C 算法 (Actor-Critic) 在 PyTorch 中的实现
在强化学习中，Actor-Critic（A2C）算法是一种流行的方法，它结合了策略梯度法和价值函数法的优点。本文将对A2C算法进行简要介绍，并通过PyTorch实现一个简单的示例。
## 1. A2C 算法简介
A2C算法的核心思想是使用两个网络：
- **Actor**：负责选择动作并产生策略。
- **Cri
原创
2024-08-04 08:23:33
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零 导言 软件安全课上，老师讲了AC算法，写个博客，记一下吧。 那么AC算法是干啥的呢？ ——是为了解决多模式匹配问题。换句话说，就是在大字符串S中，看看小字符串s1, s2,...有没有出现。 AC算法的时间复杂度是线性的，思路非常巧妙，也挺好理解的。但是有些的对于AC算法的介绍，挺难看懂的。这是因为原始的AC算法，会存在内存占用过多的问题，因为我们引入了”双数组“的方法来减少
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2023-08-30 16:52:58
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从今天开始acwing的学习，预计基础班一周看完和写完，怀挺！！！acwing基础班一快速排序步骤注意快排的核心思想是分治法：分解：两个片段，一个大于x,一个小于x，并且递归的调用，partition解决：和分治合在一起即partition合并：无特别步骤，自动合并（在左右端点到达最小以后）关键步骤在于2解决方法1、暴力开空间开辟两个空间，分别放置大于小于x的数，再合并时间O(n),空间O(n)2
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2023-07-24 16:07:26
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阅读本文可参考我以前的文章《强化学习实践教学》https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading-29，其中的连续动作空间上求解RL章节是本文的基础，其中的DDPG和Actor-Critic除了Target网络外其余都一致。首先，A2C的全称是Advantage Actor
A2C算法是一种强化学习算法，全称为Advantage Actor-Critic算法。它结合了演员评论算法和优势函数，用于学习策略以最大化预期奖励。在A2C算法中，有两个神经网络：一个用于演员，一个用于评论家。演员网络基于当前状态选择动作，评论家网络评估当前状态的价值。优势函数用于估计某个动作相对于
原创
2023-03-26 05:25:10
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文章目录1.快速排序AcWing 785. 快速排序AcWing 786. 第k个数2.归并排序AcWing 787. 归并排序AcWing 788. 逆序对的数量3.二分我的想法AcWing 789. 数的范围AcWing 790. 数的三次方根4.高精度AcWing 791. 高精度加法AcWing 792. 高精度减法AcWing 793. 高精度乘法AcWing 794. 高精度除法5.
第一部分：A*算法简介
写这篇文章的初衷是应一个网友的要求，当然我也发现现在有关人工智能的中文站点实在太少，我在这里 抛砖引玉，希望大家都来热心的参与。
还是说正题，我先拿A*算法开刀，是因为A*在游戏中有它很典型的用法，是人工智能在游戏中的代表。 &nb
SWOT：态势分析法Strengths Weaknesses Opportunities Threats 主要内容：优势、劣势、机会、威胁； 别称：优劣势分析法，态势分析法 SWOT分析法是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法SWOT中的S,W,O,T分别代表什么。S：竞争优势技术技能优势 有形资产优势 无形资
算法有 3 个网络（策略网络、价值函数-Q网络和V网络），我们最终目的不是计算 Q网络和V网络 的具体数值，而是差异
原创
2024-01-14 00:40:41
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文中的配置定义了 Actor-Critic 算法在 MindSpore 框架中的具体实现，包括 Actor 和 Learner 的设置、策略和网络的参数，以及训练和评估环境的配置。
原创
2024-06-07 10:37:36
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本文介绍用tensorflow实现线性回归，以简单回归（两个参数）为例：y = W*x + b。大体的方法是通过Python在二维空间中创建数据，然后我会要求Tensorflow在这些点上寻找最合适的直线。线性回归问题属于监督学习，我们在模型学习过程中用到了数据和输出值。 第一步：导入numpy，创建数据。如下代码所示，我们基于关系y=0.1x+0.3生成了点。import nu
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2024-02-12 21:59:01
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的策略梯度方法，并在 CartPole-V0 上验证它们和无 baseline 的原始方法 REINFORCE & Actor-Critic 的优势
原创
2023-07-29 18:52:31
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文章目录1、神经网络的起源-Neural Networks2、神经网络模型的描述3、神经网络的应用3.1 逻辑与门(AND)3.2 逻辑或门(OR)3.3 逻辑非门(NOT)3.4 逻辑异或门(NOR)3.5 多元分类(Multi-class Classification)THE END 1、神经网络的起源-Neural Networks神经网络起源于人们想要模仿大脑的功能。在80和90年代，神
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2024-01-02 08:51:15
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地址： https://github.com/ikostrikov/pytorch-a2c-ppo-acktr-gail
原创
2024-05-11 11:26:27
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在本案例中，我们将展示如何基于A2C算法，训练一个LunarLander小游戏。
原创
2022-11-23 16:34:24
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Unreal Engine 4 的 光和影 UE4中的所有光源通过lightmass和直接两种方式作用于物体。同时灯光分直接光和间接光。各种灯光的Movable和Stationary类型都会对物体产生直接光照明。所有Static类型灯光，自发光材质物体以及Stationary经过lightmass后会对物体产生间接光照明。反射也是一种间接光照明（动态天光产生的天光反射属于直接光）直接光都是
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解
原创
2023-06-26 22:38:39
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先上图！十天+两台电脑才摸索出来的~~！环境：Ubuntu18.04+RTX3090+CUDA11.0+Cudnn v8+Pytorch-nightly没错，是3090！（手动滑稽）第一个坑：Windows（尤其是Win7）属实不行，Pytorch装不上，另外3090只能搭配Pytorch-nightly版本，而且这个版本没有国内源。如果你的下载源是国内的，还要恢复默认源才可以。复现的代码选择是g
视觉~pytorch
原创
2024-08-30 22:34:57
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A*算法通过下面这个函数来计算每个节点的优先级。其中： f(n)是节点n的综合优先级。当我们选择下一个要遍历的节点时，我们总会选取综合优先级最高（值最小）的节点。 g(n) 是节点n距离起点的代价。 h(n)是节点n距离终点的预计代价，这也就是A算法的启发函数。关于启发函数我们在下面详细讲解。 A算法在运算过程中，每次从优先队列中选取f(n)值最小（优先级最高）的节点作为下一个待遍历的节点。另外，
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2024-04-24 12:59:38
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