SAC的第二篇论文加入了自动调整 温度系数 alpha 的机制:通过自动调整温度系数,做到让策略的熵维持在目标熵的附近(不让alpha过大而影响优化,也不让alpha过小而影响探索) 策略熵的默认值是 动作的个数 的负log,详见SAC的第二篇论文 section 5 Automating Entropy Adjustment for Maximum Entropy 。SAC对这个超参数不...
SAC有极少的超参数,甚至这些超参数可以在训练开始前就凭经验确定。 任何存在多个loss相加的目标函数,一定需要调整系数 lambda,例如SAC算法、共享了actor critic 网络的A3C或PPO,使用了辅助任务的PPG。我们需要确定好各个 lambda 的比例。SAC的第二篇论文加入了自动调整 温度系数 alpha 的机制,处于lambda2位置的温度alph...
TD3对策略噪声的解释是“计算Q值时,因为相似的动作的Q值也是相似的,所以TD3也为动作加一个噪声,这能使Q值函数更加光滑,提高训练稳定性 我们还能多使用几个添加噪声的动作,甚至使用加权重要性采样去算出更稳定的Q值期望。在确定策略梯度算法里的这种“在计算Q值时,为动作加noise的操作”,让TD3变得有点像随机策略梯...
适应性强：相比PPO和DDPG，SAC更适合解决连续动作空间中的复杂任务，尤其是在高维度任务中表现更为出色。
TD3（Twin Delayed DDPG）算法是DDPG算法的改进版本。它引入了双Q网络和延迟更新来解决过估计和不稳定性的问题。双Q网络能够减少对价值函数的过估计，延迟更新能够减少更新频率，提高算法的收敛性。SAC（Soft Actor-Critic）算法是一种无模型、离策略强化学习算法。它通过最小化策略的KL散度来实现最大化奖励。SAC算法...
同策略(A3C、PPO、PPO+GAE)与异策略(DQN、DDPG、TD3、SAC)的主要差异是: 异策略off-policy:ReplayBuffer内可以存放“由不同策略”收集得到的数据用于更新网络 同策略on-policy:ReplayBuffer内只能存放“由相同策略”收集得到的数据用于更新网络 因此以下超参数有不同的选择方法: ...
DDPG、TD3、SAC、SQL算法,我个人认为均不属于actor-critic算法,虽然现在的算法类别分类中常用的方法是将这几个算法归为actor-critic算法,我认为这种归类算法只是简单的根据算法结构中是否才有actor和critic网络为判断的,而我认为这种判断太过于简单,是不准确的,我认为应该按照是否使用policy gradient理论来作为判定标准。
入门深度强化学习DDPG(Deep DPG),连续状态,连续动作 入门后,可以先从TD3、SAC和PPO三种算法开始用起 用于入门的算法只能用来入门,实际做项目不要使用,至少也要用加粗的算法,尽管它们不是2021的 SotA(State of the Art 最高水准的算法),但已经足够好用且不至于太复杂。一些性能卓越但是复杂的算法,我会写在下面。
DDPG、TD3、SAC、SQL算法,我个人认为均不属于actor-critic算法,虽然现在的算法类别分类中常用的方法是将这几个算法归为actor-critic算法,我认为这种归类算法只是简单的根据算法结构中是否才有actor和critic网络为判断的,而我认为这种判断太过于简单,是不准确的,我认为应该按照是否使用policy gradient理论来作为判定标准。
强化学习调参技巧二:DDPG、TD3、SAC算法为例: 编程算法批量计算 强化学习里的 env.reset() env.step() 就是训练环境。其编写流程如下: 汀丶人工智能 2022/12/21 3.4K0 RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA) 更新 编程算法githubhttpsgit开源 我们介绍了openai gym 环境'BipedalWalkerHardcore-v2'以及我们解决...