强化学习A3C与UNREAL算法

首先再熟悉一下python的参数传递：

对于不可变对象（number，string，tuple）作为参数时，相当于C语言的值传递；

对于可变对象（list，dict）作为参数时，相当于C语言的引用传递。

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A3C算法是Actor Critic算法的并行扩展。

为了训练一对Actor Critic，将其复制多份，复制的每一对各自训练，之后将每一对进行综合，

再然后将综合后的好的结果反馈给每一对复制出来的Actor Critic，一来一回能提高强化学习的学习效率。

首先新建一个公共网络，此公共网络里的参数可以被所有子网络共享。

(每个子网络进行训练，用这些子网络的梯度训练此公共网络的参数，进行一次梯度下降后，

将此公共网络的参数数值赋值给此子网络，然后继续这样的过程)

A3C算法充分利用了并行算法的优势，各个子网络可以训练不同的数据。

A3C与Actor Critic代码实现的最大的不同在于（根据莫烦python的github代码实现）：

（1）并行计算下的参数、梯度共享

（2）A3C的Actor输出为表示分布的mu（均值）与sigma（标准差），这里直接根据分布来采样，

而不再是输出一堆概率来根据概率选择了。choose_action时直接sample一个。

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关于unreal算法，其在A3C的基础上增加了一些辅助性的训练。可以参考一个非常好的专栏：
http://mp.weixin.qq.com/s/1RPTloNXZ6K7TFL1leg6qg