一、前言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…
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 ...
在这种情况下,将策略称为actor,将价值函数称为critic。许多actor-critic算法都建立在标准同策策略梯度公式基础上,以更新actor(Peters&Schaal, 2008),其中许多工作还考虑了策略的熵,但是他们没有使用它来最大化熵,而是使用它作为正则化器(Schulman et al., 2017b; 2015; Mnih et al., 2016; Gruslys et al., ...
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...
在Soft Q Learning 中有4个网络(Critic, Target Critic, Policy, Target Policy。这里Policy也可以理解为Actor,但是综合来看,还是Policy更合适,应为这个网络输出的是策略)Critic 优化目标 其中Critic 的优化目标为 TD Error,但是是在最大熵框架下的TD Error,也就是 JQ(θ)=Est∼qst,at∼qat[12(^Q¯θ...
SAC是基于最大熵(maximumentropy)这一思想发展的RL算法,其采用与PPO类似的随机分布式策略函数(StochasticPolicy),并且是一个off-policy,actor-critic算法,与其他RL算法最为不同的地方在于,SAC在优化策略以获取更高累计收益的同时,也会最大化策略的熵。SAC在各种常用的benchmark以及真实的机器人控制任务中性能优秀,而且...
那些回答说：“因为使用replay buffer所以就是off-policy“的同学逻辑反了，是因为算法本身是off-policy，...
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...
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...
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...