Soft Actor-Critic(SAC)是一种最先进的强化学习算法,属于Actor-Critic方法的变体。它特别适合处理连续动作空间,并通过引入最大熵(Maximum Entropy)强化学习的思想,解决了许多传统算法中的稳定性和探索问题。 二、SAC 背景与核心思想 1. 强化学习的挑战 探索与利用的平衡:传统算法在初期探索新策略与后期利用已有最优
zero_grad() critic_loss.backward() optimizer.step() 可以看到这里用于生成样本数据的行为策略和用于更新网络参数的目标策略可以是不同的,因此SAC算法是一个off-policy算法,这也意味着它可以更充分地利用历史数据。 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} =& \...
πnew=argminπ′∈ΠDKL(π′(⋅∣st)‖exp(Qπold(st,⋅))Zπold(st)).(4)Zπold=∑atexp(Qπold(st,at))3.Soft Actor-Critic 有了上面的基础,这里将soft Q-value和soft state value都使用网络来逼近,并且通过随机梯度下降来优化这两个网络,参数化的soft Q-value用 表示, soft ...
Soft Actor-Critic Exploration vs. Exploitation Pseudocode Documentation Background SAC算法,它以off-policy方式优化随机策略,从而在随机策略优化和DDPG方式之间建立了桥梁。 它不是TD3的直接后继者,但它包含了裁剪过的double-Q技巧,并且由于SAC策略固有的随机性,它还受益于诸如目标策略平滑之类的东西。 SAC的主要特征...
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...
在强化学习领域,Soft Actor-Critic(SAC)算法是一种非常有效的算法,它结合了策略迭代和价值迭代的思想,通过引入熵正则化项,使得算法在探索和利用之间达到了良好的平衡。本文将对SAC算法的原理、实现及其在实际问题中的应用进行深入的解析。 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...
Actor-Critic算法是目前一个非常流行常用的强化学习算法,广泛应用于机器人,能源,经济等领域。通过low-variance(低方差)以及policy gradient(策略梯度)在线搜索最优策略,可以处理连续的state(状态)以及连续的action(行为)。 强化学习的方法可以分为以下三种...
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
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
然而训练actor时,critic接收的输入动作就是actor的输出(\mu(s)==a),所以两步可以直接简化成: \theta_{target}=\arg\max_{\theta}Q^*(s_{t},\mu_{\theta}(s_{t}))~~~(1.4) 在实际的算法实现中这一优化过程不是向上面一样一步完成的,毕竟一开始学习时,并没有最优critic(Q^*),深度学习也要求...