相信对RL算法有一定基础的朋友对Actor-Critic和Off-policy方法并不陌生,DDPG、TD3都是使用此类框架的算法,但是为什么SAC算法在连续控制任务上表现更加出色,所以这很直觉的告诉我们Maximum Entropy Model(最大熵模型),是SAC有着出色控制性能的关键所在,接下来我将一一解释什么是最大熵模型以及最大熵RL模型的好处。 最...
详解PLANET代码(tensorflow)如何加入SAC功能 1数据有两部分: 1.1 random 开始的随机部分。 原先设计的取O1...O49 和O2...O50的方式有一个问题,永远sample不到done = true的情况。 所以我让env在done了之后还能继续运行一步,我收集收据时候,done了就设置一个stop标记,下一次根据stop标记作为停止,而不是done的...
SAC算法通过整合回报与策略熵目标，鼓励策略在获得足够回报的同时，对未知状态空间进行合理探索。算法推导部分包括软策略评估、策略改进和软策略迭代三个关键步骤。软策略评估通过贝尔曼备份算法迭代获得，确保最终Q值函数收敛至固定策略下的软Q值。策略改进中，SAC算法采用策略分布更新为当前Q函数的softmax分布，...
trainer.add_phase( 'sac',config.sac_steps,score,summary, batch_size=config.batch_shape[0], report_every=None, log_every=config.train_log_every, checkpoint_every=config.train_checkpoint_every) (注意,改起来代码不多,只是全部都要明白,才知道在哪里改合适) 4. restore checkpoint 部分: 还有存储check...
详解PLANET代码(tensorflow)如何加入SAC功能 1数据有两部分: 1.1 random 开始的随机部分。 原先设计的取O1...O49 和O2...O50的方式有一个问题,永远sample不到done = true的情况。 所以我让env在done了之后还能继续运行一步,我收集收据时候,done了就设置一个stop标记,下一次根据stop标记作为停止,而不是done的...