深度强化学习是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一,其设计理念源于生物学习系统从经验中优化决策的机制。在众多深度强化学习算法中,软演员-评论家算法(Soft Actor-Critic, SAC)因其在样本效率、探索效果和训练稳定性等方面的优异表现而备受关注。 传统的深度强化学习算法往往在探索-利用权衡、训练稳定性等方面面临挑战。
SAC 能够很快地完成这两个任务：前一个任务花了 2 个小时，后一个任务用了20 个小时。我们也为转动阀门任务学习了一个无需图像输入的策略，把其它方式采集到的阀门角度作为观察结果用为输入，通过这种简单的设置 SAC 只需3 个小时就可以解决这个任务。相比之下，之前使用自然策略梯度去学习同一个无需图像输入的...
深度强化学习笔记 - SAC (Soft Actor-Critic) 刹那Kevin With humility comes wisdom. 15 人赞同了该文章 一、简介 SAC (Soft Actor-Critic)[1] 是策略梯度中基于Actor-Critic的一个off-policy的算法。用最大化entropy的方式提高探索与采样的效率。
本文将围绕PyTorch这一流行的深度学习框架,介绍并实践四种重要的DRL算法:SAC、TD3、AC/A2C和PPO。 1. 软演员-评论家(Soft Actor-Critic, SAC) 原理简述:SAC算法是一种基于最大熵强化学习的框架,它旨在学习一个策略,该策略在最大化预期回报的同时,也最大化其熵(即策略的不确定性)。这种特性使得SAC在探索与利...
在深度强化学习路径规划中,智能体通过深度神经网络来近似值函数或策略函数,并根据环境的反馈(即奖励或惩罚)来调整自己的行为策略。常用的算法包括Q-learning、Deep Q-Network(DQN)等,以及更复杂的算法如Actor-Critic方法,其中Soft Actor-Critic(SAC)算法就是其中的一种。
柔性 Actor-Critic(Soft Actor-Critic,SAC)算法采用了最大化熵的想法。学习的目标是最大化熵正则化的累积奖励而不只是累计奖励,从而鼓励更多的探索。 maxπθE[∑tγt(r(St,At)+αH(πθ(⋅∣St)))]\underset{\pi _{\theta } }{max} E[\sum_{t}^{}\gamma ^{t}(r(S_{t}, A_{...
A3C (ICML 2016): 将《强化学习(第2版)》中的单步AC算法推广到n步方法的前向视图中,再进行异步变体化,就得到了A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)。A3C的“asynchronous”:A3C使用一个多核CPU,每一核运行一个actor-learner,对共享的网络参数进行异步更新。在一台机器上进行训练相比分布式架构降低了通信...
深度强化学习算法carla平台实战-PPO算法 算法舵手 1218 0 自动驾驶强化学习决策规划carla实战-ddqn算法 算法舵手 781 0 基于v2v协同感知的自动驾驶 算法舵手 670 0 单智能体深度强化学习SAC的测试案例 算法舵手 344 0 自动驾驶carla ros仿真Apollo移植算法调试 算法舵手 818 0 自动驾驶深度强化学习-HighwayEnv...
深度强化学习算法探讨:DDPG、TD3、SAC实验环境下的技术应用 一、引言 随着深度学习技术的不断发展和应用,强化学习作为人工智能的重要分支,在机器人、自动驾驶等领域得到了广泛的应用。深度强化学习算法作为近年来备受关注的领域,其算法性能和应用前景都得到了广泛的关注。在这篇文章中,我们将围绕深度强化学习算法中的DDP...
SAC 特点 SAC 是 Off Policy 算法 本文介绍的SAC 用于连续型 Action ,但是稍微修改以后,SAC 可用于离散型 Action。 Entropy Regularization 如果对熵(Entropy) 不太清楚, 可以参考一下这篇文章:信息熵 Entropy --- 不确定性的单位。 在SAC 计算 Policy的熵, 写成 ...