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5.3 Actor-Critic 架构：A2C 与并行优势 本节摘要：Actor-Critic 把两个学习器装进同一个智能体：actor 维护策略 π(a|s;θ)，critic 维护价值估计 V(s;w)，critic 用 TD 误差在线评价 actor 的动作，actor 用优势加权的策略梯度更新自己。它同时治好 REINFORCE 的三大病中的两个——方差（6.2 的基线有了在线来源）与等待整条轨迹（δ 一步可得）。 会员。《5.3 Actor-Critic 架构：A2C 与并行优势》收录于灏天文库文集《强化学习与智能体训练：从 Q-Learning 到深度强化学习》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。

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原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/540-%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E8%AE%AD%E7%BB%83%E4%BB%8E-q-learning-%E5%88%B0%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0

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