Soft Actor-Critic(SAC) 1. 问题介绍 如上图所示,Cart-Pole问题(又称为倒立摆问题)是经典的控制问题和强化学习的基准任务之一。该问题描述了将一个垂直摆放的杆放置在一个移动的小车上,目标是学习一个策略,使得在尽可能长的时间内保持杆的直立状态(保持平衡)。 我们唯一能够进行的操作(action)就是使小车左移或者...
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_{...
使用两个Critic网络分别估计状态-动作对的价值Q(s,a)和熵A(s,a); 根据Q(s,a)和A(s,a)更新Actor网络和Critic网络; 重复步骤2-7直到算法收敛或达到最大迭代次数。 四、SAC算法应用 SAC算法在多个实际问题中表现出了优秀的性能,如机器人控制、自动驾驶、游戏AI等。在这些问题中,SAC算法能够有效地平衡探索...
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): ...
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...
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...
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StochasticActor-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的概率\mathbb...
加载中... 强化学习 soft actor critic (SAC ) 自动驾驶汽车演示 汀人工智能技术发布于:浙江省2022.12.18 16:55 +1 首赞 强化学习 soft actor critic (SAC ) 自动驾驶汽车演示
4. From Soft Policy Iteration to Soft Actor-Critic 可以从策略迭代方法的最大熵变体开始,得出我们的异策SAC算法。我们将首先介绍该推导,验证相应算法从其密度类别收敛到最优策略,然后根据此理论提出一种实用的深度RL算法。 4.1. Derivation of Soft Policy Iteration ...