[Python] Soft Actor-Critic算法实现 以下是PyTorch中Soft Actor-Critic (SAC)算法的完整实现: 1.参数设置 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """《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 #...
actor-critic算法的思路很简单:先估计值函数,然后用值函数来得到更好的策略。 off policy的难点在于Q函数和actor网络之间的相互影响,这就是DDPG的缺点。本文将actor改成了随机的,也就是最大化actor熵,这会让算法更加稳定,并提升采样效率。 最大熵的设定,是为了引导policy学习到更高奖励的区域。 下图来自: Part...
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^*)...
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...
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...
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...
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. ...
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....
Soft Actor Critic 系列前言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...
SAC(Soft Actor Critic)是一种将极大化熵学习与Actor-Critic框架结合的Off-policy强化学习算法。普通的强化学习算法在学习过程中往往会出现策略变得越来越Deterministic的现象,这使得算法在训练中后期的探索能力大大减弱,很容易收敛至局部最优解。在SAC中,我们不仅希望环境的奖励被最大化,同时还希望策略的熵被最大化,这...