本教學為 Hugging Face 深度強化學習課程的一部分,詳細解析 Advantage Actor Critic (A2C) 演算法。A2C 結合了 Actor(負責決策)與 Critic(負責評估)的優勢,並透過優勢函數(Advantage Function)降低變異數,提升訓練穩定度。讀者將學習其核心數學原理,並了解如何實作與訓練 AI 代理人。
本文為 Hugging Face 深度強化學習(Deep RL)課程的第三單元,專注於「深度 Q 學習(Deep Q-Learning, DQN)」。文章詳細介紹了 DQN 的核心概念(如時間差分學習、經驗回放與目標網路),並手把手教學如何使用 Stable-Baselines3 程式庫訓練一個能玩經典街機遊戲《Space Invaders》的 AI 代理人,最後將模型上傳至 Hugging Face Hub。
本指南為 Hugging Face 深度強化學習課程的第一章。文章系統性地介紹了強化學習(RL)的核心架構,包含 Agent 與環境的互動循環、獎勵機制,並深入探討「探索與利用」(Exploration vs. Exploitation)的權衡。最後介紹如何結合深度學習形成 Deep RL,並引導讀者使用 Stable-Baselines3 等開源工具進行實作。