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 ...
SAC算法是一种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Actor和Critic两个部分,分别负责输出当前状态下各个动作的概率分布和估计状态-动作对的价值。SAC算法的实现简单明了,且在实际问题中表现出了优秀的性能。未来,SAC算法有望在更多的问题中得到应用和发...
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...
为了解决上述经典算法的问题,TuomasHaarnoja提出了他的SAC算法,接下来我们正式引入主角SAC。SAC是基于最大熵(maximumentropy)这一思想发展的RL算法,其采用与PPO类似的随机分布式策略函数(StochasticPolicy),并且是一个off-policy,actor-critic算法,与其他RL算法最为不同的地方在于,SAC在优化策略以获取更高累计收益的同时,...
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...
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...
The soft actor-critic (SAC) algorithm is an off-policy actor-critic method for environments with discrete, continuous, and hybrid action-spaces. The SAC algorithm attempts to learn the stochastic policy that maximizes a combination of the policy value and its entropy. The policy entropy is a me...
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...
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...