A3C算法（Asynchronous Advantage Actor-Critic）
DDPG算法之后，DeepMind对其改造，提出了效果更好的 Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）算法（论文是 Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ）。A3C 算法和DDPG类似，通过深度神经网络拟合 policy function 和 value function的估计。改进点在于：
- ① A3C 中有多个 agent 对网络进行异步更新，这样的做法使得样本间的相关性较低，A3C中也无需采用Experience Replay的机制，且支持在线的训练模式。
- ② A3C 有两个输出，其中一个 Softmax output 作为 policy
，而另一个linear output为 value function 
。 - ③ A3C 中的Policy network 的评估指标采用的是上面比较了多种评估指标的论文中提到的 Advantage Function（即A值) 而不是 DDPG 中单纯的 Q 值。
下图展示了其网络结构：
从上图可以看出输出包含2个部分，value network 的部分可以用来作为连续动作值的输出，而 policy network 可以作为离散动作值的概率输出，因此能够同时解决前面提到的2类问题。
两个网络的更新公式如下：
A3C 通过创建多个 agent，在多个环境实例中并行且异步的执行和学习，有个潜在的好处是不那么依赖于 GPU 或大型分布式系统，实际上 A3C 可以跑在一个多核 CPU 上，而工程上的设计和优化也是原始paper的一个重点。
