Soft Actor-Critic算法在2018年问世，是一种离线最大熵actor-critic算法。相较于经典算法，如DDPG和PPO，在表现上显著超越。其优势在于高稳定性与高效样本利用率，且易于实现，因此成为必读内容。在无模型深度强化学习领域，两大挑战是样本复杂性导致的采样困难与大量超参数调整的复杂性。在线策略如TRPO、PP...
to equal the critic networks'self.soft_update_target_networks(tau=1.)# Initialise actor networkself.actor_local=Network(input_dimension=self.state_dim,output_dimension=self.action_dim,output_activation=torch.nn.Softmax(dim=1))self.actor_optimiser=torch.optim.Adam(self.actor_local.parameters()...
这篇paper提出的主要方法是一种最大化熵的强化学习框架,原本的强化学习的目标是最大化reward的期望值,而这篇paper则是在此基础上增加了最大化熵值准则,这种改进也是基于原有的actor-critic框架下的off-policy方法,所以又称作soft actor-critic方法。 SAC Preliminaries 与DDPG等方法不同,SAC方法将actor-critic训练与...
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_{...
而在价值估计时,SAC算法使用了两个Critic网络来分别估计状态-动作对的价值和熵,从而提高了算法的稳定性。 三、SAC算法实现 SAC算法的实现主要包括以下几个步骤: 初始化Actor网络和两个Critic网络; 对于每个时间步,从环境中获取当前状态s; 使用Actor网络输出当前状态下各个动作的概率分布π(a|s); 从π(a|s)...
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算法,十分适用于真实世界中的机器人任务学习。在这篇文章中,将详细比较SAC与前沿强化学习算法的性能,并利用多个实际任务作为例子来展示最新算法的能力。这一算法还包含完整详细的源码实现...
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(soft actor-critic,SAC)。作者表示,作为目前高效的model-free算法,十分适用于真实世界中的机器人任务学习。在这篇文章中,将详细比较SAC与前沿强化学习算法的性能,并利用多个实际任务作为例子来展示最新算法的能力。这一算法还包含完整详细的源码实现...
第三篇:《Soft Actor-Critic Algorithms and Applications》 这篇论文在第二篇的基础上彻底吸收了DDPG和TD3的优势,简化了网络结构,提出了动态修改超参数 αα 的方法,是最终版本的SAC。一、基本问题强化学习可以用来优化确定性策略和随机策略。但是目前大多数主流算法(DDPG、TD3、PPO等等)最终都是优化了一个确定性...
加载中... 强化学习 soft actor critic (SAC ) 自动驾驶汽车演示 汀人工智能技术发布于:浙江省2022.12.18 16:55 +1 首赞 强化学习 soft actor critic (SAC ) 自动驾驶汽车演示