1. 研究背景 连续控制的挑战:传统深度强化学习算法(如 DDPG)在高维任务中样本效率低且稳定性差,亟需改进。 最大熵框架的优势:通过最大化策略熵,SAC 鼓励探索,提升策略的鲁棒性和多样性,同时保持样本效率。 2. 核心贡献 软策略迭代(Soft Policy Iteration)提出基于最大熵的策略迭代框架,交替优化评论家网络和随机策...
Soft Actor Critic 一共有3篇论文。单纯从方法上来看三篇论文是递进关系。第一篇:《Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies》 这一篇是后面两篇论文的理论基础,推导了基于能量模型(加入熵函数)的强化学习基本公式,并且给出了一个叫做 Soft Q Learning的算法。但是策略网络需要使用SVGD方法优化,十分...
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。 论文地址:arxiv....
;Q-learning单步更新critic学习奖惩机制,环境和奖惩之间的关系可以使actor单步更新 problem:连续学习连续更新,前后存在相关性 solve:actor-critic...中) 根据最高价值选择动作 用概率分布在连续的动作中选择特定的动作 ×policygradients Q-learning、SarsaActor-Critic是两者的结合。actor ...
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...
Soft ActorCritic论文阅读及代码实现要点：一、Soft ActorCritic算法概述 定义：Soft ActorCritic算法是一种离线最大熵actorcritic算法，于2018年提出。 优势：相较于经典算法如DDPG和PPO，Soft ActorCritic在表现上显著超越，具有高稳定性与高效样本利用率，且易于实现。二、Soft ActorCritic算法的核心思想 最...
我们提出了一种soft actor-critic (SAC),一种异策最大熵深度RL算法,该算法可提供有效的样本学习,同时保留熵最大化和稳定性的好处。我们的理论结果得出了soft策略迭代,我们证明了它收敛到最优策略。根据此结果,我们可以制定一个SAC算法,并凭经验证明它优于最新的无模型深度RL方法,包括异策DDPG算法和同策PPO算法。
Soft Actor-Critic算法针对连续动作与状态空间问题，通过参数化值函数、软Q函数及易于处理的策略实现。算法包括价值网络、软Q网络与策略网络的损失函数设计。价值网络通过单独网络估计稳定训练，软Q网络最小化软贝尔曼残差，策略网络最小化KL散度。算法通过梯度下降优化参数。代码实现方面，基于PyTorch的实现提供...
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策...
策略函数(StochasticPolicy),智能体(agent)每次决策时都要从策略函数输出的分布中采样,得到的样本作为最终执行的动作,因此天生具备探索环境的能力,不需要为了探索环境给决策加上扰动;PPO的重心会放到actor上,仅仅将critic当做一个预测状态好坏(在该状态获得的期望收益)的工具,策略的调整基准在于获取的收益,不是critic的...