同样是一个连续空间的问题,我们这里决定采用强化学习中的Soft Actor-Critic算法。 2. 算法概述 SAC 的核心思想是最大化预期的累积奖励,同时最大化策略的熵,以鼓励探索。这一方法使得 AI可以在学习的早期阶段更多地探索环境,而不仅仅是利用已经学到的知识。 主要组成部分: 策略网络 (Actor): 用于选择动作的概率分...
在强化学习领域,Soft Actor-Critic(SAC)算法是一种非常有效的算法,它结合了策略迭代和价值迭代的思想,通过引入熵正则化项,使得算法在探索和利用之间达到了良好的平衡。本文将对SAC算法的原理、实现及其在实际问题中的应用进行深入的解析。 一、SAC算法简介 SAC算法是基于最大熵强化学习框架的算法,它通过引入熵正则化...
SAC算法简介 柔性动作-评价(Soft Actor-Critic,SAC)算法的网络结构有5个。SAC算法解决的问题是 离散动作空间和连续动作空间 的强化学习问题,是 off-policy 的强化学习算法(关于on-policy和off-policy的讨论可见:强化学习之图解PPO算法和TD3算法)。 SAC的论文有两篇,一篇是《Soft Actor-Critic Algorithms and Applica...
三、Soft Actor-Critic 算法实现 环境设置 在实现SAC算法之前,首先需要搭建一个合适的环境,通常使用OpenAI Gym等平台来模拟各种强化学习问题的环境。 神经网络结构 算法通常使用深度神经网络来表示策略网络(Policy Network)、值函数网络(Value Function Network)和目标值函数网络(Target Value Function Network)。 代码示例...
柔性 Actor-Critic(Soft Actor-Critic,SAC)算法采用了最大化熵的想法。学习的目标是最大化熵正则化的累积奖励而不只是累计奖励,从而鼓励更多的探索。 maxπθE[∑tγt(r(St,At)+αH(πθ(⋅∣St)))]\underset{\pi _{\theta } }{max} E[\sum_{t}^{}\gamma ^{t}(r(S_{t}, A_{...
在讨论Soft Actor-Critic (SAC)算法之前,首先需要了解什么是强化学习。强化学习是一种机器学习范式,其目标是使智能体(agent)在与环境的交互中学习如何做出一系列决策以达成特定目标。强化学习所面临的问题通常被形式化为马尔科夫决策过程(MDP),智能体通过与环境交互来学习如何找到最佳的策略,以最大化长期奖励。
sac连续算法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...
通过这样的方式，Soft Actor-Critic 可以让经过熵强化的回报最大化。在这个过程中，SAC 会把目标看作一个绝对真的方法来导出更好的强化学习算法，它们的表现稳定，且具有足够高的样本效率，可以用在真实世界的机器人应用中。SAC的表现 谷歌在两个任务中对算法进行了评估：1）Ghost Robotics 环境中 Minitaur 四足机器...
PPO的基本思想跟PG算法一致,便是直接根据策略的收益好坏来调整策略。 作为一个AC算法,它的基本框架跟StochasticActor-critic算法一致,所以先定义PPO的策略函数actor:a\sim\pi_{\theta}(\cdot|s) 此时动作a服从一个受参数\theta控制的条件分布,可以理解为,假如面对某个状态s_t,agent做出决策动作a_t的概率\mathbb...
x=F.relu(self.fc2(x))returnself.fc_out(x)classSACContinuous:"""处理连续动作的SAC算法"""def__init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim, action_bound, actor_lr, critic_lr, alpha_lr, target_entropy, tau, gamma, device): ...