A3C

释义 Definition

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）是一种深度强化学习算法，中文常译为“异步优势演员-评论家”。它通过多个并行（异步）工作线程同时与环境交互、更新共享模型，以提升训练速度与稳定性。（该缩写在不同语境下也可能指别的事物，但在机器学习领域最常见的是此义。）

发音 Pronunciation

/ˌeɪ θriː ˈsiː/

例句 Examples

I trained an agent using A3C on a simple game.
我用 A3C 在一个简单游戏上训练了智能体。

A3C uses multiple asynchronous workers to reduce correlation in experience and speed up learning compared with a single-threaded setup.
A3C 通过多个异步工作线程减少经验相关性，并相比单线程设置加快学习速度。

词源 Etymology

A3C 来自首字母缩写：A（Asynchronous，异步）+ 3C（Advantage Actor-Critic，“优势 + 演员-评论家”结构）。其中“Actor”负责输出动作策略，“Critic”评估状态/动作价值，“Advantage”指优势函数，用来衡量某动作相对平均水平的好坏，从而改进策略更新。

相关词 Related Words

• A2C
• Actor-Critic
• Advantage
• Reinforcement Learning
• Policy Gradient
• DQN
• PPO
• Asynchronous
• Multithreading

文学与著作 Literary & Notable Works

• Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville：《Deep Learning》（在强化学习相关章节/讨论中常与 Actor-Critic 思路并读）
• Volodymyr Mnih et al.：“Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning”（提出并系统阐述 A3C 的经典论文）
• Richard S. Sutton, Andrew G. Barto：《Reinforcement Learning: An Introduction》（介绍 Actor-Critic、优势估计等基础概念，为理解 A3C 提供背景）