[Python] Soft Actor-Critic算法实现 以下是PyTorch中Soft Actor-Critic (SAC)算法的完整实现: 1.参数设置 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """《SAC,Soft Actor-Critic算法》 时间:2024.12作者:不去幼儿园"""importtorch # 引入 PyTorch 库,用于构
SAC是基于最大熵(maximum entropy)这一思想发展的RL算法,其采用与PPO类似的随机分布式策略函数(Stochastic Policy),并且是一个off-policy,actor-critic算法,与其他RL算法最为不同的地方在于,SAC在优化策略以获取更高累计收益的同时,也会最大化策略的熵。SAC在各种常用的benchmark以及真实的机器人控制任务中性能优秀,...
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...
3. Actor更新 在SAC算法中我们用来更新策略的底层原理如下: \begin{align*} \pi_{new} =& \arg \min_{\pi \in \Pi} D_{KL} \left[ \pi(\cdot | s) || \frac{\exp(\frac{1}{\alpha} Q^{\pi_{old}}(s, \cdot))}{Z^{\pi_{old}}(s)} \right]\\ =& \arg \min_{\pi \in ...
class SAC(RLAlgorithm): """Soft Actor-Critic (SAC) References --- [1] Tuomas Haarnoja*, Aurick Zhou*, Kristian Hartikainen*, George Tucker, Sehoon Ha, Jie Tan, Vikash Kumar, Henry Zhu, Abhishek Gupta, Pieter Abbeel, and Sergey Levine. Soft Actor-Critic Algorithms and Applications. ...
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_{...
The soft actor-critic (SAC) algorithm is an off-policy actor-critic method for environments with discrete, continuous, and hybrid action-spaces. The SAC algorithm attempts to learn the stochastic policy that maximizes a combination of the policy value and its entropy. The policy entropy is a me...
https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning 在SAC算法的官方实现中有一个论文中没有介绍的部分,这就是SAC中的alpha_losse,在SAC论文中alpha是以超参数的形式存在的,但是在论文作者发布的具体实现的代码中关于这个alpha却给出了一种计算方法,该方法可以进行自适应的计算并使用loss function的方法来...
全新的强化学习算法:柔性致动/评价(softactor-critic,SAC)伯克利和谷歌大脑的研究人员近日发表了全新的强化学习算法:柔性致动/评价(softactor-critic,SAC)。作者表示,作为目前高效的model-free界中的机器人任务学习。在这篇文章中,将详细比较SAC现供研究者学习和使用。适用于真实机器人的深度强化学习备机械损伤需要尽可...
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...