Super-mario-bros-A3C-pytorch：超级马里奥兄弟的异步优势Actor-Critic (A3C) 算法源代码。

简介：
[PYTORCH]利用异步优势演员和评论家（A3C）算法进行超级马里奥兄弟游戏评估：一个深度强化学习研究的实践应用。 此Python代码旨在训练特工，使其在超级马里奥兄弟游戏中表现出色。 该项目采用了纸异步方法，以引入深度强化学习中的异步优势演员和评论家机制。 为了方便结果重现，在项目实施之前，已经存在多个存储库能够准确地呈现本文所描述的研究成果，这些存储库分布在Tensorflow、Keras以及PyTorch等多种流行的深度学习框架中。 我个人认为这些资源都相当优秀。 然而，它们的设计似乎在诸多方面都显得过于冗余，例如图像预处理流程、环境配置设置以及权重初始化策略等环节，这使得用户难以集中精力于更关键的方面。 因此，我决定开发一套更为精简的代码实现，通过简化不必要的复杂性，专注于核心逻辑的清晰表达和严格执行。