Soft Actor Critic 一共有3篇论文。单纯从方法上来看三篇论文是递进关系。第一篇:《Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies》 这一篇是后面两篇论文的理论基础,推导了基于能量模型(加入熵函数)的强化学习基本公式,并且给出了一个叫做 Soft Q Learning的算法。但是策略网络需要使用SVGD方法优化,十分...
这是一篇由加州伯克利联合谷歌大脑发布在ICML2018上的一篇有关机器人强化学习的论文,通过对比此前的诸多强化学习方法(PPO、SQL、TD3、DDPG..),在多个任务上取得了state-of-art的成绩。不仅如此,Soft Actor-Critic(SAC)方法在训练速度以及收敛性方面也大大改善,可以在短时间内训练一个可用的Agent。 论文地址:arxiv....
回到正题,今天读的论文是Soft Actor-Critic Algorithms and Applications。Soft Actor Critic这篇文章出自BAIR和Google Brain,作者Tuomas Haarnoja是Pieter Abbeel和Sergey Levine的学生。这是他们ICML2018工作的扩展。他们说SAC是第一个off-policy + actor critic + maximum entropy的RL算法。(印象中两年前的ACER就已经...
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_{...
我们提出了一种soft actor-critic (SAC),一种异策最大熵深度RL算法,该算法可提供有效的样本学习,同时保留熵最大化和稳定性的好处。我们的理论结果得出了soft策略迭代,我们证明了它收敛到最优策略。根据此结果,我们可以制定一个SAC算法,并凭经验证明它优于最新的无模型深度RL方法,包括异策DDPG算法和同策PPO算法。
Soft Actor-Critic算法在2018年问世，是一种离线最大熵actor-critic算法。相较于经典算法，如DDPG和PPO，在表现上显著超越。其优势在于高稳定性与高效样本利用率，且易于实现，因此成为必读内容。在无模型深度强化学习领域，两大挑战是样本复杂性导致的采样困难与大量超参数调整的复杂性。在线策略如TRPO、...
策略函数(StochasticPolicy),智能体(agent)每次决策时都要从策略函数输出的分布中采样,得到的样本作为最终执行的动作,因此天生具备探索环境的能力,不需要为了探索环境给决策加上扰动;PPO的重心会放到actor上,仅仅将critic当做一个预测状态好坏(在该状态获得的期望收益)的工具,策略的调整基准在于获取的收益,不是critic的...
;Q-learning单步更新critic学习奖惩机制,环境和奖惩之间的关系可以使actor单步更新 problem:连续学习连续更新,前后存在相关性 solve:actor-critic...中) 根据最高价值选择动作 用概率分布在连续的动作中选择特定的动作 ×policygradients Q-learning、SarsaActor-Critic是两者的结合。actor ...
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...
近年来,强化学习在围棋、游戏等领域的应用取得巨大成功。然而,现有算法在学习过程中值函数的近似误差会造成严重的过估计问题,导致策略性能极大地降低。智能驾驶课题组(iDLab)提出一种可减少过估计的Distributional Soft Actor-Critic(DSAC)算法,通过学习连续状态-动作回报分布(state-action return distribution)来动态调节Q...