class SAC(RLAlgorithm): """Soft Actor-Critic (SAC) References --- [1] Tuomas Haarnoja*, Aurick Zhou*, Kristian Hartikainen*, George Tucker, Sehoon Ha, Jie Tan, Vikash Kumar, Henry Zhu, Abhishek Gupta, Pieter Abbeel, and Sergey Levine. Soft Actor-Critic Algorithms and Applications. arXiv...
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_{...
self.actor_optimizer=torch.optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=actor_lr) self.critic_1_optimizer=torch.optim.Adam(self.critic_1.parameters(), lr=critic_lr) self.critic_2_optimizer=torch.optim.Adam(self.critic_2.parameters(), lr=critic_lr)#使用alpha的log值,可以使得训练结果比较稳定self.l...
Flood Sung已经在最前沿:深度解读Soft Actor-Critic 算法比较完整的解读了SAC的代码,本文章主要是对SAC一些细节的补充。 如何计算policy的entropy? SAC中使用了Gaussian 函数作为policy,policy π 的entropy的定义如下: [1] Hπ(st)=Eat∼π[−logπ(at|st)] 在程序中,我们可以根据当前的policy π 的...
Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor Soft Actor-Critic Algorithms and Applications 参考代码: RL-Adventure-2 on Github 阅读动机 2018年出来的Soft Actor-Critic(SAC)算法,是一个离线最大熵actor-critic算法。从表现上俩将,超越没有最大熵框架的经...
在深度强化学习领域,Soft Actor-Critic (SAC) 算法是一种十分重要的算法,具有广泛的应用前景。本文将介绍SAC算法的理论基础,然后通过实际案例演示如何使用Python代码实现SAC算法。读者将能够通过本文全面了解SAC算法的原理和实践应用。 算法简介 算法概述 是一种用于连续动作空间的深度强化学习算法,其主要特点是引入了最大...
文本介绍的 Soft Actor-Critic (SAC)算法, 它喝上一章介绍的TD3算法有些相似。 在阅读本章之前, 最好能够先搞清楚 TD3。 TD3 是一个Deterministic 的算法, 为了引入不确定性,以探索 Policy 空间 TD3使用了高斯噪音。 而 SAC 使用了另外一个办法引入不确定性: 熵。 SAC 吧 熵当做一个对算法的 Regulariza...
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...
在Soft Actor-Critic算法的具体实现中,包括了神经网络化表示、更新公式设计以及自动调整温度参数的机制。算法通过软Q值网络和策略网络的更新,结合Soft Policy Iteration过程,最终实现策略收敛至最优解。SAC算法通过引入随机策略、最大熵目标和自动调整温度参数等特性,显著提高了强化学习算法的探索能力、鲁棒性...