原始的Soft Actor-Critic算法在许多连续动作设置上都获得了最新的结果,但不适用于离散动作设置。 为了更正此问题,我们推导了一种适用于离散动作设置的算法SAC-Discrete版本,并显示出即使没有任何超参数调整,它也可以与Atari套件上的无模型最新技术相媲美。 我们在项目的GitHub存储库中提供了该算法的Python实现。代码详见...
原始的Soft Actor-Critic算法在许多连续动作设置上都获得了最新的结果,但不适用于离散动作设置。 为了更正此问题,我们推导了一种适用于离散动作设置的算法SACDiscrete版本,并显示出即使没有任何超参数调整,它也可以与Atari套件上的无模型最新技术相媲美。 我们在项目的GitHub存储库中提供了该算法的Python实现。2 2https...
Soft Actor Critic (SAC)是一种优化随机策略的off-policy方法,它结合了随机策略方法和DDPG-style方法。它不能算是TD3的直接改进算法,但它使用了很多TD3(Twin Delayed DDPG)的trick,比如clipped double-Q,并且由于SAC策略固有的随机性,它还受益于target policy smoothing之类的trick。 SAC的一个很重要的feature是entr...
Soft Actor-Critic is a state-of-the-art reinforcement learning algorithm for continuous action settings that is not applicable to discrete action settings. Many important settings involve discrete actions, however, and so here we derive an alternative version of the Soft Actor-Critic algorithm that ...
In this paper, we change it by proposing a practical discrete variant of the soft actor-critic (SAC) algorithm. The new variant enables off-policy learning using policy heads for discrete domains. By incorporating it into the advanced Rainbow variant, i.e., the "bigger, better, faster" (...
"TODO(hartikainen): implement for discrete spaces.") else: raise NotImplementedError((type(action_space), action_space)) return heuristic_target_entropy class SAC(RLAlgorithm): """Soft Actor-Critic (SAC) References --- [1] Tuomas Haarnoja*, Aurick Zhou*, Kristian Hartikainen*, George Tucker...
The discrete and continuous actions are then returned to the environment using two different action channels. Agent Creation You can create and train soft actor-critic agents at the MATLAB®command line or using theReinforcement Learning Designerapp. For more information on creating agents usingReinfo...
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_{...
"TODO(hartikainen): implement for discrete spaces.") else: raise NotImplementedError((type(action_space), action_space)) return heuristic_target_entropy class SAC(RLAlgorithm): """Soft Actor-Critic (SAC) References --- [1] Tuomas Haarnoja*, Aurick Zhou*, Kristian Hartikainen*, George Tucker...