是一种用于连续动作空间的深度强化学习算法,其主要特点是引入了最大熵理论以及软Q-learning。SAC算法在解决高度不确定性环境中的强化学习问题上表现出色,并且对于连续动作空间的控制任务具有较高的稳定性和鲁棒性。 算法原理解析 算法的原理涉及到确定性策略和价值函数的优化,以及最大化动作的熵以增加探索度。通过对策...
Actor-Critic算法分析(A3C)A3C算法 先来看看AC还记得我们的老朋友吧：后续获得的所有奖励：引入过baseline：再来回忆下Q：可能并不稳定 ,并用网络 来估计b值 A3C算法 优势函数（Adavantage）函数表达式：就是在状态s下，选择某一动作有多好，Q相当于咱们得到的；V是期望的（平均就好比你现在考试，老师（V）认为...
是一种用于连续动作空间的深度强化学习算法,其主要特点是引入了最大熵理论以及软Q-learning。SAC算法在解决高度不确定性环境中的强化学习问题上表现出色,并且对于连续动作空间的控制任务具有较高的稳定性和鲁棒性。 算法原理解析 算法的原理涉及到确定性策略和价值函数的优化,以及最大化动作的熵以增加探索度。通过对策...
1、强化学习基础理论及算法课件Actor-Critic算法分析(A3C)先来看看AC还记得我们的老朋友吧:后续获得的所有奖励:可能并不稳定引入过baseline:,并用网络来估计b值再来回忆下Q:优势函数(Adavantage)函数表达式:就是在状态s下,选择某一动作有多好,Q相当于咱们得到的;V是期望的(平均 就好比你现在考试,老师(V)认为你...