全新的强化学习算法:柔性致动/评价(softactor-critic,SAC)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(softactor-critic,SAC)。作者表示,作为目前高效的model-free界中的机器人任务学习。在这篇文章中,将详细比较SAC现供研究者学习和使用。适用于真实机器人的深度强化学习备机械损伤需要尽可...
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...
Soft Q-Learning, Soft Actor-Critic PPO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sample inefficiency,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及其拓展则是DeepMind开发的面向连续控...
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 _{\theta } }{max} E[\sum_{t}^{}\gamma ^{t}(r(S_{t}, A_{...
x=F.relu(self.fc2(x))returnself.fc_out(x)classSACContinuous:"""处理连续动作的SAC算法"""def__init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim, action_bound, actor_lr, critic_lr, alpha_lr, target_entropy, tau, gamma, device): ...
在本文中,我们提出了SAC,一种基于最大熵RL框架的异策actor-critic深度RL算法。在这个框架中,actor的目标是最大化期望奖励,同时也最大化熵。也就是说,要在完成任务的同时尽可能随机地采取动作。先前基于该框架的深度RL方法已被公式化为Q学习方法。通过将异策更新与稳定且随机的actor-critic公式相结合,我们的方法...
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...
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...
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算法针对连续动作与状态空间问题，通过参数化值函数、软Q函数及易于处理的策略实现。算法包括价值网络、软Q网络与策略网络的损失函数设计。价值网络通过单独网络估计稳定训练，软Q网络最小化软贝尔曼残差，策略网络最小化KL散度。算法通过梯度下降优化参数。代码实现方面，基于PyTorch的实现提供...