Что такое A2C и A3C?

A2C (Advantage Actor-Critic) и A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) — это алгоритмы обучения с подкреплением, относящиеся к семейству Actor-Critic методов.

• Actor-Critic: состоит из двух компонентов — актёра (actor), который выбирает действия, и критика (critic), который оценивает качество выбранных действий (обычно через функцию ценности).

• A2C — это синхронный вариант, где несколько агентов (или потоков) собирают опыт параллельно, но обновления модели происходят синхронно, усредняя градиенты.

• A3C — асинхронный вариант, где несколько агентов обучаются параллельно и обновляют общую модель независимо друг от друга, что ускоряет обучение и улучшает исследование пространства состояний.

Оба алгоритма используют функцию преимущества (advantage) для уменьшения дисперсии градиентов и улучшения стабильности обучения.

Пример упрощённой структуры A2C/A3C:

# псевдокод
for each agent in parallel:
    while not done:
        action = actor(state)
        next_state, reward = env.step(action)
        advantage = reward + gamma * critic(next_state) - critic(state)
        update actor using advantage
        update critic to minimize TD error
        state = next_state