SAC（softactor-critic）是一种采用off-policy方法训练的随机策略算法，该方法基于最大熵（maximum entropy）框架，即策略学习的目标要在最大化收益的基础上加上一个最大化每一时刻策略的熵。根据这短短一句话的介绍，我不禁产生了两个疑问：1.Softactor-critic中的 “soft” 有什么含义？2. 通常的随机策略算法都...
1) Policy Iteration 2)Soft Actor-Critic 3)自动熵调整(Automating Entropy Adjustment) 4)伪代码 SAC和TD3 的相似与不同之处 SAC为什么是off-policy算法 使用熵正则化的优点 小结 SAC是soft actor-critic 的简称,“soft”代表更加随机而非确定性(“hard”,例如DDPG,TD3等)的策略,是目前使用率非常高的一个算...
至此,我们已经能够回答为什么soft Q-learning可以用off-policy的方法训练出一个随机策略,原因有二: 对于soft Q的学习,思路与Q-learning基本一致,都是直接学习最优策略的soft Q,其对应的最优贝尔曼方程对于任意状态、动作对都成立,因此采样的样本不一定非得是当前策略的样本,而可以利用off-policy样本。 对于策略采样网...
我们之前学习了一些on-policy算法,如A2C,REINFORCE,PPO,但是他们的采样效率比较低;因此我们通常更倾向于使用off-policy算法,如DQN,DDPG,TD3。但是off-policy的训练通过不稳定,收敛性较差,对超参数比较敏感,也难以适应不同的复杂环境。2018 年,一个更加稳定的离线策略算法 Soft Actor-Critic(SAC)被提出。SAC 的前身...
3. On-policy 算法常见超参数 由于on-policy 是利用 replay buffer 中相同策略产生数据来更新策略网络的,所以部分超参数在设计上与 off-policy 具有天然地不同。 (1) Buffer Size 应大于等于单轮同一策略采样步数 (2) Batch Size 有关经验建议是 on-policy 方法使用稍大的学习率(2e-4,即 0.0002)以及更大的...
它是一种以off-policy的方式来优化随机策略的算法,它的核心特点是熵正则化, 策略的训练在最大化预期回报和最大化熵之间作了个权衡,在这一点上实际也跟exploration还是exploitation有重大关系,增加熵会导致更多探索,这可以加速之后的学习,还可以防止策略过早地收敛到一个糟糕的局部最优。
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 ...
具体算法如下(《Soft Actor-Critic:Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor》): SAC算法原本是针对连续动作交互环境提出的,但是SAC也可应用于离散的环境。本项目以Acrobot环境为例,展示SAC算法在离散环境中的应用。 2. Acrobot环境 2.1 Acrobot示意图 2.2 Acrobot简介 The ...
它是一种以off-policy的方式来优化随机策略的算法，它的核心特点是 熵正则化 ， 策略的训练在最大化预期回报和最大化熵之间作了个权衡，在这一点上实际也跟exploration还是exploitation有重大关系，增加熵会导致更多探索，这可以加速之后的学习，还可以防止策略过早地收敛到一个糟糕的局部最优。为了防止有...
SAC(Soft Actor-Critic)是一种连续动作的强化学习算法,基于Off-Policy、Actor-Critic架构,同时基于值和策略进行评估,可以实现单步更新。 SAC连续算法的优点: SAC算法使用策略梯度方法来进行优化,通过最大化软Q值的目标函数,能够有效地在连续动作空间进行采样,以提高采样效率和优化性能。 SAC算法引入了值函数的学习,通过...