[Python] Soft Actor-Critic算法实现 以下是PyTorch中Soft Actor-Critic (SAC)算法的完整实现: 1.参数设置 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """《SAC,Soft Actor-Critic算法》 时间:2024.12作者:不去幼儿园"""importtorch # 引入 PyTorch 库,用于构建和训练深度学习模型importtorch.nnasnn #...
2. SAC(Soft Actor-Critic) 为了解决上述经典算法的问题,Tuomas Haarnoja 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(maximum entropy)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(Stochastic Policy),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...
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…
在强化学习领域,Soft Actor-Critic(SAC)算法是一种非常有效的算法,它结合了策略迭代和价值迭代的思想,通过引入熵正则化项,使得算法在探索和利用之间达到了良好的平衡。本文将对SAC算法的原理、实现及其在实际问题中的应用进行深入的解析。 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...
Soft Actor-Critic Exploration vs. Exploitation Pseudocode Documentation Background SAC算法,它以off-policy方式优化随机策略,从而在随机策略优化和DDPG方式之间建立了桥梁。 它不是TD3的直接后继者,但它包含了裁剪过的double-Q技巧,并且由于SAC策略固有的随机性,它还受益于诸如目标策略平滑之类的东西。 SAC的主要特征...
软actor-critic是一种基于策略梯度方法的增强学习算法。与传统的actor-critic对每个动作指定一个确定性策略不同,软actor-critic引入了高斯策略来处理连续动作空间。在强化学习中,高斯策略参数化为均值和标准差,根据从策略中采样的样本进行优化。 软actor-critic基于最大熵原理,将熵最大化作为其目标函数。通过最大化熵...
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 fr
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_{...
强化学习算法:soft actor-critic (SAC)—— 官方发布的核心代码,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fr
官方实现地址: https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning 在SAC算法的官方实现中有一个论文中没有介绍的部分,这就是SAC中的alpha_losse,在SAC论文中alpha是以超参数的形式存在的,但是在论文作者发布的具体实现的代码中关于这个alpha却给出了一种计算方法,该方法可以进行自适应的计算并使用loss fu...