DSAC算法是一种off-policy算法，可以通过学习连续的高斯值分布来有效提高值估计精度。然而DSAC算法也存在学习不稳定、参数敏感等缺点。针对该问题，团队在DSAC算法的基础上进一步提出了DSAC-T: Distributional Soft Actor-Critic with Three Refinements算法。相较于DSAC，DSAC-T算法主要做了三方面改进：Expected value...
相较于DSAC,DSAC-T算法主要做了三方面改进:Expected value substituting、Twin value distribution learning与Variance-based critic gradient adjusting。 Expected value substituting:传统RL算法在策略评估阶段利用下一时刻的回报均值(即Q值)构建TD error,而DSAC算法参与critic更新时利用随机回报 构建TD error,增加了critic...
为此,DSAC-T利用随机回报Z和Q值的期望等价性,将值分布函数均值(即Q值)更新公式中下一时刻的随机回报替换为其均值,实现了算法性能提升。 Expected value substituting Twin value distribution learning:DSAC算法利用值分布学习极大抑制了过估计偏差,在此基础上,为进一步减轻值函数过估计偏差,DSAC-T结合double-Q learnin...
相较于DSAC,DSAC-T算法主要做了三方面改进:Expected value substituting、Twin value distribution learning与Variance-based critic gradient adjusting。 Expected value substituting:传统RL算法在策略评估阶段利用下一时刻的回报均值(即Q值)构建TD error,而DSAC算法参与critic更新时利用随机回报Z构建TD error,增加了critic...
研究人员模拟人类对自然世界的真实感知模式,突破传统强化学习依赖点估计处理连续动作空间的局限,构建动作空间概率模型,在复杂环境中动态调整动作概率分布,开发出DSAC(Distributional Soft Actor-Critic)及DSAC-T系列算法。在基准测试环境中,该系列算法取...
【新智元导读】清华大学团队在强化学习领域取得重大突破,开发出DSAC及DSAC-T系列算法,有效解决强化学习中的过估计问题,提升学习效果稳定性;团队还提出DACER算法,将扩散模型与在线强化学习结合,进一步刷新性能记录;RAD优化器为强化学习训练稳定性提供保障,相关成果将集成入开源软件GOPS,推动具身智能发展。
清华大学团队在强化学习领域取得重大突破,开发出DSAC及DSAC-T系列算法,有效解决强化学习中的过估计问题,提升学习效果稳定性;团队还提出DACER算法,将扩散模型与在线强化学习结合,进一步刷新性能记录;RAD优化器为强化学习训练稳定性提供保障,相关成果将集成入开源软件GOPS,推动具身智能发展。
清华大学团队在强化学习领域取得重大突破,开发出DSAC及DSAC-T系列算法,有效解决强化学习中的过估计问题,提升学习效果稳定性;团队还提出DACER算法,将扩散模型与在线强化学习结合,进一步刷新性能记录;RAD优化器为强化学习训练稳定性提供保障,相关成果将集成入开源软件GOPS,推动具身智能发展。
【新智元导读】清华大学团队在强化学习领域取得重大突破,开发出DSAC及DSAC-T系列算法,有效解决强化学习中的过估计问题,提升学习效果稳定性;团队还提出DACER算法,将扩散模型与在线强化学习结合,进一步刷新性能记录;RAD优化器为强化学习训练稳定性提供保障,相关成果将集成入开源软件GOPS,推动具身智能发展。
具体来说,DSAC算法利用两个独立的Q网络进行评估,取两者中的最小值作为最终的Q值,从而避免了单个Q网络可能产生的偏差。此外,DSAC-T系列算法进一步优化了这一过程,通过引入时间衰减因子,使得算法能够在不同时间尺度上更好地平衡探索与利用,提升了整体性能。 ### 1.2 强化学习在人工智能领域的重要性 随着人工智能...