README.md

---
library_name: stable-baselines3
tags:
- PandaPickAndPlace-v3
- deep-reinforcement-learning
- reinforcement-learning
- stable-baselines3
model-index:
- name: A2C
  results:
  - task:
      type: reinforcement-learning
      name: reinforcement-learning
    dataset:
      name: PandaPickAndPlace-v3
      type: PandaPickAndPlace-v3
    metrics:
    - type: mean_reward
      value: '-50.00 +/- 0.00'
      name: mean_reward
      verified: false
license: mit
language:
- pt
---

# **A2C** Agent playing **PandaPickAndPlace-v3**
This is a trained model of a **A2C** agent playing **PandaPickAndPlace-v3**
using the [stable-baselines3 library](https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3).

## Usage (with Stable-baselines3)

```python
from stable_baselines3 import ...
from huggingface_sb3 import load_from_hub
...
```

### **Deep Reinforcement Learning: Advantage Actor-Critic (A2C)**

Este model card descreve o **Advantage Actor-Critic (A2C)**, um algoritmo de Deep Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço Profundo) que aprimora o método Actor-Critic. Ele combina as vantagens dos métodos baseados em política e em valor para alcançar uma performance mais estável e eficaz.

Para um exemplo prático de implementação do A2C, confira este notebook no Google Colab:
[Link para o notebook no Google Colab](https://www.google.com/search?q=https://colab.research.google.com/drive/1qwZfTtJe5xIBt3RkcoLXy09zMRyjPT%3Fusp%3Dsharing)

-----

### 1\. Entendendo o Conceito Actor-Critic

O método Actor-Critic foi desenvolvido para superar as limitações de alta variância dos métodos puramente baseados em política, como o REINFORCE. A sua arquitetura é baseada em duas aproximações de função, frequentemente implementadas como redes neurais distintas que trabalham em conjunto:

  * **Ator (Rede de Política):** Responsável por determinar a ação a ser tomada em um determinado estado. Ele "age" no ambiente.
  * **Crítico (Rede de Valor):** Avalia a ação do Ator, fornecendo um feedback crucial sobre a qualidade dessa ação. Ele "critica" o desempenho.

A dinâmica é simples e poderosa: o Ator executa uma ação, o Crítico avalia essa ação e a recompensa obtida, e ambos utilizam esse feedback para aprimorar suas respectivas redes continuamente.

-----

### 2\. O Processo de Treinamento Actor-Critic

O treinamento de um agente Actor-Critic segue um ciclo de refinamento contínuo:
1.  **Observação do Estado:** O agente observa o estado atual (`S_t`) do ambiente.
2.  **Ação do Ator:** A rede do Ator recebe o estado (`S_t`) e gera uma ação (`A_t`).
3.  **Avaliação do Crítico:** A rede do Crítico avalia o par (estado, ação), estimando o valor esperado.
4.  **Interação com o Ambiente:** A ação (`A_t`) é executada, e o ambiente retorna uma recompensa (`R_{t+1}`) e o próximo estado (`S_{t+1}`).
5.  **Atualização do Ator:** O Ator ajusta sua política com base na avaliação do Crítico, aprendendo a priorizar ações mais vantajosas.
6.  **Atualização do Crítico:** O Crítico também se atualiza, refinando sua capacidade de fornecer avaliações mais precisas.

-----
### 3\. O Avanço do Advantage Actor-Critic (A2C)

O A2C aprimora a estrutura básica ao introduzir a **função de Vantagem**, que estabiliza o processo de aprendizado. Em vez de usar a recompensa bruta, a função de Vantagem (`A(s,a)`) mede o "benefício relativo" de uma ação em um estado, comparando-a com o valor médio desse estado.

  * **Função de Vantagem:** A métrica `A(s,a)` é a diferença entre a recompensa obtida pela ação e a recompensa média esperada para o estado. Se a vantagem é positiva, a ação superou as expectativas. Se é negativa, a ação teve um desempenho abaixo da média.

Na prática, o A2C utiliza o **Erro Temporal Difference (TD)** como um estimador eficiente da função de Vantagem, o que simplifica a implementação sem comprometer a eficácia do aprendizado. O gradiente da política é diretamente orientado pelo sinal da vantagem, incentivando ações de alto desempenho e desencorajando as de baixo desempenho, resultando em um treinamento mais robusto e focado.