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
一、简介SAC (Soft Actor-Critic) [1] 是策略梯度中基于Actor-Critic的一个off-policy的算法。用最大化entropy的方式提高探索与采样的效率。二、引入我们在最大化return的期望值 \sum_{t} E… 刹那Ke...发表于深度强化学... 阅读笔记-Soft Actor-Critic (SAC) 南京汤包没有馅打开...
[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 #...
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...
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...
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...
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. ...
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...
总结一下,Soft Actor-Critic(SAC)算法是一种基于策略梯度方法的强化学习算法,通过训练一个带有熵正则化项的策略网络来学习最优策略。SAC算法在训练过程中注重探索性和多样性,并通过值函数网络来评估策略的效果。通过迭代优化策略和值函数网络,SAC算法可以逐渐改进策略,并在与环境的交互中最大化累积奖励。©...
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....