Soft Actor-Critic (SAC)是面向Maximum Entropy Reinforcement learning 开发的一种off policy算法,和DDPG相比,Soft Actor-Critic使用的是随机策略stochastic policy,相比确定性策略具有一定的优势(具体后面分析)。Soft Actor-Critic在公开的benchmark中取得了非常好的效果,并且能直接应用到真实机器人上。最关键的是,Soft ...
我们可以观察到的状态(state)是小车的位置,小车的速度,杆相对于垂直位置的角度以及角速度。 同样是一个连续空间的问题,我们这里决定采用强化学习中的Soft Actor-Critic算法。 2. 算法概述 SAC 的核心思想是最大化预期的累积奖励,同时最大化策略的熵,以鼓励探索。这一方法使得 AI可以在学习的早期阶段更多地探索环境...
而在价值估计时,SAC算法使用了两个Critic网络来分别估计状态-动作对的价值和熵,从而提高了算法的稳定性。 三、SAC算法实现 SAC算法的实现主要包括以下几个步骤: 初始化Actor网络和两个Critic网络; 对于每个时间步,从环境中获取当前状态s; 使用Actor网络输出当前状态下各个动作的概率分布π(a|s); 从π(a|s)...
软actor-critic是一种基于策略梯度方法的增强学习算法。与传统的actor-critic对每个动作指定一个确定性策略不同,软actor-critic引入了高斯策略来处理连续动作空间。在强化学习中,高斯策略参数化为均值和标准差,根据从策略中采样的样本进行优化。 软actor-critic基于最大熵原理,将熵最大化作为其目标函数。通过最大化熵...
soft actor critic的结构 Soft Actor-Critic(SAC)是一种优化随机策略的off-policy方法,结合了随机策略方法和DDPG-style方法。它不能算是TD3的直接改进算法,但它使用了很多TD3(Twin Delayed DDPG)的trick,比如clipped double-Q,并且由于SAC策略固有的随机性,它还受益于target policy smoothing之类的trick。 SAC主要...
前言 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 _{\thet_牛客网_牛客在手,offer不愁
soft actor critic 简明理解 Soft Actor Critic(SAC)是一种基于强化学习的算法,它结合了策略梯度(Policy Gradient)和 Q-learning 的优点,用于学习连续动作空间中的最优策略。 SAC 算法的核心思想是使用一个评论家(Critic)网络来评估当前策略的价值,同时使用一个演员(Actor)网络来生成动作。评论家网络学习一个价值...
1. Soft actor-critic(SAC)算法是一种基于最大熵强化学习框架的算法。与其他基于熵的算法不同,SAC算法可以处理连续状态和动作空间的问题。 2.使用策略熵最大化的方法可以提高策略的鲁棒性和可靠性。SAC算法使用了一个额外的熵项,其目的是确保策略具有更好的探索和稳定性。 3. SAC算法应用了一种剪枝机制,即使用...
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...
SAC是对确定性策略梯度算法和深度Q网络算法的进一步扩展,旨在解决高维、连续和多模态动作空间中的控制问题。 在传统的强化学习中,动作空间往往是离散的,例如在游戏中选择上、下、左、右等动作。但是在现实世界的许多问题中,动作空间是连续的,例如机器人的各关节控制、自动驾驶车辆的加速和转向控制等。连续动作空间的...