Soft Q-Learning, Soft Actor-Critic PPO算法是目前最主流的DRL算法,同时面向离散控制和连续控制,在OpenAI Five上取得了巨大成功。但是PPO是一种on-policy的算法,也就是PPO面临着严重的sample inefficiency,需要巨量的采样才能学习,这对于真实的机器人训练来说,是无法接受的。 DDPG及其拓展则是DeepMind开发的面向连续控...
这是一篇由加州伯克利联合谷歌大脑发布在ICML2018上的一篇有关机器人强化学习的论文,通过对比此前的诸多强化学习方法(PPO、SQL、TD3、DDPG..),在多个任务上取得了state-of-art的成绩。不仅如此,Soft Actor-Critic(SAC)方法在训练速度以及收敛性方面也大大改善,可以在短时间内训练一个可用的Agent。
在这种情况下,将策略称为actor,将价值函数称为critic。许多actor-critic算法都建立在标准同策策略梯度公式基础上,以更新actor(Peters&Schaal, 2008),其中许多工作还考虑了策略的熵,但是他们没有使用它来最大化熵,而是使用它作为正则化器(Schulman et al., 2017b; 2015; Mnih et al., 2016; Gruslys et al., ...
Improved Soft Actor-Critic: Mixing Prioritized Off-Policy Samples with On-Policy Experience 发表时间:2021(IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems) 文章要点:这篇文章提出一个新的experience replay的方法,improved SAC (ISAC)。大概思路是先将replay buffer里面好的experience单独拿出来作为好的e...
PS:个人理解的PPO是在传统的PG算法上加入了如下改进: 衍生成果:OpenAIFive 为了解决上述经典算法的问题,TuomasHaarnoja提出了他的SAC算法,接下来我们正式引入主角SAC。SAC是基于最大熵(maximumentropy)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(StochasticPolicy),并且是一个off-policy,actor-critic算法...
本文提出了一种用于连续控制任务的强化学习算法—DSAC(Distributional Soft Actor-Critic),其优势在于减少Q值的过估计并显著改进策略的性能。首先,证明了强化学习中引入分布式回报可显著降低Q值的过估计误差,并定量表明此误差与分布的方差呈反比关系。其次,通过在现存的最大熵框架中引入分布式回报,提出了DSPI过程并证明该...
Soft Actor-Critic算法通过使用参数化策略和动作值函数的组合来解决这个问题,旨在实现更好的策略优化和学习连续动作空间中的最优动作。 4. Soft Actor-Critic算法的基本原理是什么? Soft Actor-Critic算法的核心思想是最小化策略的KL散度,同时最大化策略的期望奖励。它包含三个主要组件:策略网络、动作值网络和目标...
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...
强化学习算法:soft actor-critic (SAC)—— 官方发布的核心代码,完整的官方代码地址如下:https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning核心代码实现:点fr
算法一：- 获取数据池：基于actor网络生成动作概率分布，从中抽样并执行动作，形成数据池。- V网络训练：引入熵增概念，通过优化目标函数和加入熵项，提高V网络预测的准确性。- Q网络训练：目标是使Q值预测更加准确，采用特定公式以避免过高的Q值估计，加速训练过程。- Actor网络训练：通过KL散度计算损失，...