SAC算法网络框架

原创 已于 2022-11-21 11:55:02 修改 · 1.4k 阅读 · 7 ·
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#python #算法 #神经网络

于 2022-11-21 11:53:40 首次发布
博客主要提及SAC算法网络框架，还给出了知乎大佬文章及相关资料作为详细参考。
青鬼灯
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MATLAB基础应用精讲-【深度强化学习】SAC（Soft Actor-Critic）算法（附MATLAB和python代码实现）
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强化学习之图解SAC算法
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深度强化学习-SAC的网络结构和功能的通俗解释
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深度强化学习-SAC的通俗解释 本blog不涉及具体理论解析，只希望从应用角度对算法进行解读。 如果想详细了解详细理论推导，可以参考博文： 最前沿：深度解读Soft Actor-Critic算法 1、算法优点： SAC采用一种off-policy的随机策略。 离线：探索策略和学习策略不是同一个网络， 随机： ...
探索强化学习新境界：SAC（Soft Actor-Critic）框架详解
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04-11 1279
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强化学习笔记之【SAC算法】
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强化学习第4篇.强化学习方向的学习者可以参考或者复刻
强化学习SAC算法简介
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SAC算法能够高效地解决连续动作空间中的强化学习问题，尤其适用于具有高维度状态空间和动作空间的问题。self.action_logits = self.policy_model(np.zeros((1, state_size), dtype=np.float32), training=True) # 初始化策略函数输出。（4）利用所学习的价值函数对策略进行评估，并利用所学习的策略函数选择具有最大期望回报的动作。4.更新策略函数：利用所收集的经验，使用梯度上升方法更新策略函数。
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05-19 5091
软性演员-评论家(Soft Actor-Critic, SAC)算法是基于最大熵原理的离线策略方法，本节将基于深度强化学习中的SAC算法实现移动机器人的路径跟踪，介绍网络设计、动作空间设计和奖励函数设计，并提供Pytorch实现加深理解
深度强化学习 | 基于SAC算法的动态避障(ROS C++仿真)
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本文介绍了基于SAC（软性演员-评论家）算法的机器人运动规划方法，通过PyTorch框架实现了端到端训练，并部署到Python和ROS C++中。实验结果显示，基于SAC算法的智能体在动态避障任务中表现良好，能实现从起点到终点的无碰撞导航。
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05-14 4136
软性演员-评论家(Soft Actor-Critic, SAC)算法是基于最大熵原理的离线策略方法，具有高效的采样效率和泛化能力。本文从最大熵贝尔曼方程的引入动机出发，介绍SAC算法的三个核心参数化步骤与算法流程
Soft Actor-Critic（SAC）算法tensorflow实现
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Soft Actor-Critic（SAC）算法tensorflow实现，SAC是深度强化学习中对于连续动作控制的又一经典。
Soft Actor-Critic (SAC) 算法学习
晚秋garden
07-08 968
今天学习一下强化学习中的SAC算法：Soft Actor-Critic (SAC) 是一种无模型的离线策略强化学习算法，结合了策略梯度和最大熵强化学习框架。它通过优化策略的熵（随机性）来平衡探索与利用，在连续控制任务中表现出色，且具有良好的稳定性和样本效率。SAC 在传统强化学习目标（累积奖励最大化）的基础上，引入熵是用来量化概率分布中的不确定性或者说随机性的一个计算量。
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01-04 1983
SAC（Soft Actor-Critic）是一种深度强化学习算法，它结合了最大熵强化学习和基于策略梯度的方法。以下是对SAC算法的数学原理、网络架构及其PyTorch实现的详细阐述：一、数学原理SAC算法的核心思想是在最大化期望回报的同时，最大化策略的熵。熵是衡量策略随机性的指标，通过最大化熵，SAC算法鼓励智能体在探索和利用之间找到平衡，从而提高策略的稳定性和性能。
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深度强化学习算法之SAC（Soft Actor Critic）算法 文章地址： Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor Soft Actor-Critic Algorithms and Applications 代码地址： demo1 demo2 参考地址： BLOG1 BLOG2 BLOG3 BLOG4 1、最大熵强化学习 一般的强化学习的目标
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数据派THU
01-30 428
来源：DeepHub IMBA 本文约3600字，建议阅读7分钟 本文将系统阐述SAC算法的技术细节。深度强化学习是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一，其设计理念源于生物学习系统从经验中优化决策的机制。在众多深度强化学习算法中，软演员-评论家算法（Soft Actor-Critic, SAC）因其在样本效率、探索效果和训练稳定性等方面的优异表现而备受关注。传统的深度强化学习算法往往在探索-利用权...
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强化学习之SAC算法实战
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### SAC算法框架流程 SAC（Soft Actor-Critic）作为一种先进的深度强化学习方法，在处理连续动作空间的任务上表现出色。该算法的核心在于最大化预期回报的同时最小化熵损失，从而实现更有效的探索策略[^3]。 #### 主要组成部分 1. **初始化** - 初始化参数向量θ用于表示随机策略π_θ(a|s)，以及函数Q_w(s,a)和V_u(s)[^4]。 2. **数据收集阶段** - 使用当前策略π_θ与环境交互以获取新的经验样本(e_t=(s_t,a_t,r_t,s_(t+1)))并存储到回放缓冲区D中[^1]。 3. **更新价值网络** - 计算目标值y_i=r_i+γ(𝔼[V_u'(s_(i+1))]-αlog⁡π_θ (a_i |s_i ))，其中γ为折扣因子，α控制着熵的重要性程度； - 利用均方误差(MSE)作为损失函数L(w)=E[(y_i-Q_w(s_i ,a_i ))²]来调整权重w，使得预测更加接近实际获得的目标值[^5]。 4. **优化行为策略** - 对于给定的状态s，求解argmax_a[𝔼_{a~π}[Q_w(s,a)-αH(π(.|s))]]得到最优行动方案，并据此改进策略π_θ； - 这里H()代表熵项，用来衡量分布的不确定性水平，而α则决定了奖励信号中加入多少额外激励去促进多样化的行为模式。 5. **评估状态价值** - 更新状态价值估计V_u(s)=𝔼_[r+γV_u'(s')-αlog⁡π_θ (a'|s')]，确保其能够反映最新的知识体系变化情况。 6. **重复迭代直至收敛** ```mermaid graph TD; A[初始化参数] --> B{循环直到满足终止条件}; B --> C[采样一组轨迹]; C --> D[计算TD误差δ=reward+discount*next_value-value]; D --> E[使用TD误差更新Critic Q-network]; E --> F[根据新旧策略比例更新Actor policy network]; F --> G[重新估算State Value Function V]; G --> H[返回B继续下一轮训练]; ``` 此图展示了SAC算法的基本工作流，从初始设置到最后一次迭代结束为止。每一步都紧密相连，共同构成了完整的训练过程。
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