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...
Soft actor-critic: Off-policy maximum entropy deep reinforcement learning with a stochastic actor, Haarnoja et al, 2018. 将Soft Q learning与Actor-Critic框架结合,提出了SAC-v1。该算法中,学习Q网络,V网络以及Actor网络,熵系数恒定。 Soft actor-critic algorithms and applications, Haarnoja et al, 2018...
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_{...
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...
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): ...
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项来鼓励算法进行探索,从而提高算法的性能。SAC算法包含两个部分:Actor和Critic。其中,Actor负责输出当前状态下各个动作的概率分布,而Critic则负责估计状态-动作对的价值。 二、SAC算法原理 SAC算法的核心思想是在策略更新和价值估计中引入熵正...
Soft Actor-Critic 背景 速览 关键方程 Entropy-Regularized Reinforcement Learning Soft Actor-Critic 探索与利用 伪代码 文档 保存的模型的内容 参考 相关论文 其他公开实现 背景¶ (前一节背景 for TD3) Soft Actor Critic (SAC) is an algorithm which optimizes a stochastic policy in an off-policy way,...
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...
1. Actor:Actor网络用于生成动作,基于当前状态,通过最大化预期回报函数来选择动作。 2. Critic:Critic网络用于估计状态值函数和动作值函数。 3. Soft Q-Network:Soft Q-Network是一个Q函数,用于估计在给定状态下采取某个动作的预期回报。 SAC的训练流程包括以下步骤: 1.初始化Actor、Critic和Soft Q-Network。 2...
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...