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 ...
PPO的基本思想跟PG算法一致,便是直接根据策略的收益好坏来调整策略。 作为一个AC算法,它的基本框架跟Stochastic Actor-critic算法一致,所以先定义PPO的策略函数actor: a\sim\pi_{\theta}(\cdot|s) 此时动作 a 服从一个受参数 \theta 控制的条件分布,可以理解为,假如面对某个状态 s_t,agent做出决策动作 a_t...
深度解读Soft Actor-Critic算法 机器人学习领域，深度强化学习（DRL）在快速演进，特别在连续控制领域，Soft Actor-Critic（SAC）算法展现出强大的潜力。目前，有三类主流的model-free DRL算法：PPO、DDPG及其拓展，以及SAC。PPO算法在离散与连续控制中表现出色，并在OpenAI Five上取得显著成就，但其采样效率...
总的来说PPO是一 深度解读Soft Actor-Critic 算法 ,SoftActor-CriticPPO算法是目前最主流的DRL算法,同时面向离散控制和连续控制,在OpenAI Five上取得了巨大成功。但是PPO是一种on-policy的算法,也就是PPO面临着严重的sampleinefficiency,需要巨量的采样才能学习,这对于真实的机器人训练来说,是无法接受的。DDPG及其拓展...
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...
伯克利和谷歌大脑的研究人员近日发表了全新的强化学习算法:柔性致动/评价(soft actor-critic,SAC)。作者表示,作为目前高效的model-free算法,十分适用于真实世界中的机器人任务学习。在这篇文章中,将详细比较SAC与前沿强化学习算法的性能,并利用多个实际任务作为例子来展示最新算法的能力。这一算法还包含完整详细的源码实现...
Soft Actor-Critic算法在2018年问世，是一种离线最大熵actor-critic算法。相较于经典算法，如DDPG和PPO，在表现上显著超越。其优势在于高稳定性与高效样本利用率，且易于实现，因此成为必读内容。在无模型深度强化学习领域，两大挑战是样本复杂性导致的采样困难与大量超参数调整的复杂性。在线策略如TRPO、...
我们提出了一种soft actor-critic (SAC),一种异策最大熵深度RL算法,该算法可提供有效的样本学习,同时保留熵最大化和稳定性的好处。我们的理论结果得出了soft策略迭代,我们证明了它收敛到最优策略。根据此结果,我们可以制定一个SAC算法,并凭经验证明它优于最新的无模型深度RL方法,包括异策DDPG算法和同策PPO算法。
伯克利和谷歌大脑的研究人员近日发表了全新的强化学习算法:柔性致动/评价(soft actor-critic,SAC)。作者表示,作为目前高效的model-free算法,十分适用于真实世界中的机器人任务学习。在这篇文章中,将详细比较SAC与前沿强化学习算法的性能,并利用多个实际任务作为例子来展示最新算法的能力。这一算法还包含完整详细的源码实现...
Soft Actor-Critic 1.前言 PPO可以说是policy-based的成熟版本了,那么value-based又有哪些发展呢? DQN一个很重要的问题是动作空间是离散的,对于类似机器人控制等问题在训练策略前需要将其动作空间离散化。为了解决这个问题,DDPG借用了PG的思想,直接学习一个连续的确定性策略(所以DDPG虽然叫做PG,但实际上是Value-based...