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...
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。二、引入我们在最大化return的期望值 \sum_{t} E… 刹那Ke...发表于深度强化学... 阅读笔记-Soft Actor-Critic (SAC) 南京汤包没有馅打开...
1.参数设置 代码语言:javascript 复制 """《SAC,Soft Actor-Critic算法》 时间:2024.12作者:不去幼儿园"""importtorch # 引入 PyTorch 库,用于构建和训练深度学习模型importtorch.nnasnn # PyTorch 的神经网络模块importtorch.optimasoptim # PyTorch 的优化模块,用于更新模型参数importnumpyasnp # NumPy 库,用于高...
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_{...
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): ...
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...
完整的官方代码地址如下: https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning 核心代码实现: 点击查看代码 from copy import deepcopy from collections import OrderedDict fr
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项来鼓励算法进行探索,从而提高算法的性能。SAC算法包含两个部分:Actor和Critic。其中,Actor负责输出当前状态下各个动作的概率分布,而Critic则负责估计状态-动作对的价值。 二、SAC算法原理 SAC算法的核心思想是在策略更新和价值估计中引入熵正...
# Soft Actor-Critic (SAC) 算法深度解析 一、引言 背景介绍 在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,简称DRL)领域,Soft Actor-Critic(SAC)算法作为一种基于最大熵强化学习框架的算法,为解决连续动作空间下的强化学习问题提供了一种有效的方法。本文将对SAC算法进行深度解析,介绍其原理、实现细节以及在实际项目中...