4.3 Actor-Critic 方法：A2C (Advantage Actor-Criti...

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4.3 Actor-Critic 方法：A2C (Advantage Actor-Critic), A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic), SAC (Soft Actor-Critic) 各位强化学习的探索者们，欢迎来到我们深度强化学习的奇妙世界！在前面的旅程中，我们一同领略了Q-Learning的魅力，感受了深度Q网络（DQN）的强大，它们让我们看到了价值函数在决策中的核心作用。然而，细心的你或许已经发现，这些基于价值的方法在面对连续动作空间时，似乎有些力不从心。想象一下，一个机器人手臂需要以无限精细的角度和力度去抓取物品，我们还能穷举所有的Q值吗？显然，这变得不切实际。