深度强化学习笔记 - SAC (Soft Actor-Critic) 刹那Kevin With humility comes wisdom. 15 人赞同了该文章 一、简介 SAC (Soft Actor-Critic)[1] 是策略梯度中基于Actor-Critic的一个off-policy的算法。用最大化entropy的方式提高探索与采样的效率。
SAC算法 SAC(soft actor critic)可以视为演员评论家算法的一个更新版本,它解决的一个问题是,Actor-Critic算法选择策略的随机性不够。比方说某个状态的策略是[0.1, 0.9],那动作1的执行概率就是0.1,动作2的执行动作就是0.9。也就是,我们永远以一个很低的概率执行动作1。这么做有什么问题呢?有个很典型的例子说...
SAC算法是一种基于最大熵强化学习框架的算法,它通过引入熵正则化项来鼓励算法进行探索,从而提高算法的性能。SAC算法包含Actor和Critic两个部分,分别负责输出当前状态下各个动作的概率分布和估计状态-动作对的价值。SAC算法的实现简单明了,且在实际问题中表现出了优秀的性能。未来,SAC算法有望在更多的问题中得到应用和发...
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_{...
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...
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...
1.SAC 算法概述 2.高斯采样原理 3.SAC 算法与高斯采样的结合 4.SAC 算法在机器学习中的应用 正文: 1.SAC 算法概述 SAC(Soft Actor-Critic)算法是一种基于策略梯度的强化学习算法。它通过学习一个策略函数,使得智能体在环境中能够获得最大化的长期累积奖励。SAC 算法的核心思想是利用价值函数来估计每个动作带来的...
SAC算法论文 SAC是Soft Actor-Critic的缩写,由伯克利人工智能研究实验室(BAIR)的Tuomas Haarnoja等人,提出于2018年。原文链接:https://arxiv.org/abs/1801.01290 不知道读完了论文的同学有没有同感,就是SAC可以大致看成是DDPG的增强版。那么论文为什么想要去增强DDPG呢? 问题一:为什么需要增强DDPG? 论文认为,有两大...
文本介绍的 Soft Actor-Critic (SAC)算法, 它喝上一章介绍的TD3算法有些相似。 在阅读本章之前, 最好能够先搞清楚 TD3。 TD3 是一个Deterministic 的算法, 为了引入不确定性,以探索 Policy 空间 TD3使用了高斯噪音。 而 SAC 使用了另外一个办法引入不确定性: 熵。 SAC 吧 熵当做一个对算法的 Regulariza...
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): ...