完整的官方代码地址如下: https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning 核心代码实现: 点击查看代码 from copy import deepcopy from collections import OrderedDict from numbers import Number import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_probability as tfp from softlearning....
class SAC(RLAlgorithm): """Soft Actor-Critic (SAC) References --- [1] Tuomas Haarnoja*, Aurick Zhou*, Kristian Hartikainen*, George Tucker, Sehoon Ha, Jie Tan, Vikash Kumar, Henry Zhu, Abhishek Gupta, Pieter Abbeel, and Sergey Levine. Soft Actor-Critic Algorithms and Applications. arXiv...
self.actor_optimizer=torch.optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=actor_lr) self.critic_1_optimizer=torch.optim.Adam(self.critic_1.parameters(), lr=critic_lr) self.critic_2_optimizer=torch.optim.Adam(self.critic_2.parameters(), lr=critic_lr)#使用alpha的log值,可以使得训练结果比较稳定self.l...
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_{...
Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor Soft Actor-Critic Algorithms and Applications 参考代码: RL-Adventure-2 on Github 阅读动机 2018年出来的Soft Actor-Critic(SAC)算法,是一个离线最大熵actor-critic算法。从表现上俩将,超越没有最大熵框架的经...
Soft Actor-Critic(SAC) 是一种最先进的强化学习算法,属于 Actor-Critic 方法的变体。它特别适合处理 连续动作空间,并通过引入最大熵(Maximum Entropy)强化学习的思想,解决了许多传统算法中的稳定性和探索问题。
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…
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...
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...
在讨论Soft Actor-Critic (SAC)算法之前,首先需要了解什么是强化学习。强化学习是一种机器学习范式,其目标是使智能体(agent)在与环境的交互中学习如何做出一系列决策以达成特定目标。强化学习所面临的问题通常被形式化为马尔科夫决策过程(MDP),智能体通过与环境交互来学习如何找到最佳的策略,以最大化长期奖励。