Soft Actor-Critic 算法

深度解读：SAC算法在强化学习中的革新实践
最新推荐文章于 2025-07-08 14:59:49 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-08 14:59:49 发布 · 725 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细剖析了SoftActor-Critic (SAC) 算法，从前沿视角探讨其在智能决策和控制中的优势，包括适应性、性能优化及复杂环境下的应用实例。
Soft Actor-Critic(SAC算法)
Cyrus_May的博客
09-06 3092
经过不断地soft policy evaluation和policy improvement，最终policy会收敛至。当|A|
Soft-Actor-Critic-强化学习算法
Mystery
01-26 3025
文章目录BackgroundQuick FactsKey EquationsEntropy-Regularized Reinforcement LearningSoft Actor-CriticExploration vs. ExploitationPseudocodeDocumentation 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DDP...
【强化学习】18 —— SAC（ Soft Actor-Critic）
sinat_52032317的博客
11-12 9985
之前的章节提到过在线策略算法的采样效率比较低，我们通常更倾向于使用离线策略算法。然而，虽然 DDPG 是离线策略算法，但是它的训练非常不稳定，收敛性较差，对超参数比较敏感，也难以适应不同的复杂环境。2018 年，一个更加稳定的离线策略算法 Soft Actor-Critic（SAC）被提出。SAC 的前身是 Soft Q-learning，它们都属于最大熵强化学习的范畴。Soft Q-learning 不存在一个显式的策略函数，而是使用一个函数QQQ的波尔兹曼分布，在连续空间下求解非常麻烦。于是 SAC 提
【学习强化学习】十一、Soft Actor-Critic
weixin_42301220的博客
07-08 4439
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。Soft Actor-Critic兼具稳定性高和样本利用率高的优点。......
Soft Actor-Critic（论文笔记）
KongCDY的专栏
12-27 2813
SoftActor-Critic SAC跟softQLearning一样在目标函数中引入熵，其目的是希望actor估计得动作在能够完成任务的基础上尽可能随机化。使得actor可以探索更多可能性，以达到近似最优（原文是near-optimal）的多种选择。假设有多个动作差不多一样好，policy应该设置每个动作有差不多一样的概率来选择他们。 本文的关键点： Off-policy方式更...
SAC-Auto路径规划, Soft Actor-Critic算法, SAC-pytorch，激光雷达Lidar避障+仿真模拟
09-10
基于python+深度学习的路径规划算法，包含SAC-Auto路径规划, Soft Actor-Critic算法, SAC-pytorch，激光雷达Lidar避障，激光雷达仿真模拟，Adaptive-SAC+源码+项目文档+代码解析，适合毕业设计、课程设计、项目开发...
深度强化学习路径规划, SAC路径规划, Soft Actor-Critic算法, SAC-pytorch，激光雷达.zip
02-04
总的来说，深度强化学习结合Soft Actor-Critic算法和激光雷达技术，为路径规划问题提供了新的解决方案。通过PyTorch实现的SAC-pytorch库，开发者能够更容易地研究和开发这类应用，推动智能系统的自主性和智能化程度...
SAC-Auto路径规划, Soft Actor-Critic算法, SAC-pytorch，激光雷达Lidar避障仿真模拟
11-08
SAC-Auto路径规划, Soft Actor-Critic算法, SAC-pytorch，激光雷达Lidar避障+仿真模拟，含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来...
Soft Actor-Critic（SAC）算法tensorflow实现
08-09
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。
强化学习Soft Actor-Critic算法：基于LunarLander登陆器的Soft Actor-Critic强化学习
01-13
强化学习Soft Actor-Critic算法。参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44584198/article/details/135546087 基于LunarLander登陆器的Soft Actor-Critic强化学习（含PYTHON工程）
7.soft actor-critic.ipynb
09-02
关于soft actor-critic的例子，适合初学者对深度强化学习soft actor-critic的认识和了解
Soft Actor-Critic (SAC) 算法学习
最新发布
晚秋garden
07-08 941
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。
软性演员-评论家算法 SAC
Debroon
01-03 3235
在图3a中，我们只看到了策略的原始形态，而在图3b中，我们看到了这个策略如何通过与Q函数结合来调整，以包含探索性。理论上，当智能体的学习收敛时，它的策略会反映出Q函数的结构，优先选择预期回报高的动作，同时保持对其他可能性的探索，这样做可以避免局部最优解，并适应环境的变化。SAC 算法通过鼓励探索（即不总是走看起来最优的路径）来找到多个好的解决方案，并且它比其他算法更不容易陷入局部最优解，因为它总是在寻找新的可能性。在这个图中，我们可以看到两个子图，3a和3b，它们展示了策略（π）和Q函数之间的关系。
深度解读Soft Actor-Critic 算法
bbbeoy的专栏
06-27 3348
1 前言 机器人学习Robot Learning正在快速的发展，其中深度强化学习deep reinforcement learning（DRL），特别是面向连续控制continous control的DRL算法起着重要的作用。在这一领域中，目前可以说有三类行之有效的modle free DRL算法： TRPO,PPO DDPG及其拓展（D4PG,TD3等） Soft Q-Learning, Soft Actor-Critic PPO算法是目前最主流的DRL算法，同时面向离散控制和连续控制，在Open
Soft Actor-Critic 论文翻译
Sufail的博客
03-15 2613
本文对SAC算法论文进行了全文翻译，纯手工翻译，略显粗糙，有些地方翻译的可能不对，希望与大家多交流，有问题可以评论指出，谢谢！
Soft Actor-Critic 论文笔记
热门推荐
geter_CS的博客
06-02 1万+
无模型深度强化学习算法（Model-free DRL）有两个主要缺点： 1.非常高的样本复杂性（需要与环境进行大量交互产生大量样本） 2.脆弱的收敛性（它的收敛性受超参数影响严重：学习率，探索常量等等） 这两个缺点限制了其应用于复杂的真实世界任务。 有些同策略算法（On-policy）样本效率低。比如TRPO，A3C，PPO等是同策略，他们每一步梯度计算都需要新的样本收集。而异策略算法（Off-p......
（10-3）Actor-Critic算法：Soft Actor-Critic (SAC)
码农三叔
03-13 4037
在强化学习中，熵被引入到最大熵强化学习算法中，其中策略的熵用于探索和平衡探索与利用的关系。使用经验回放缓冲区中的样本数据，计算Q值（状态-动作对的价值估计）。通过最大化期望累积奖励和策略熵的加权和，SAC能够有效地处理连续动作空间和高维状态空间的问题，同时保持多样性和探索性。初始化演员（Actor）、目标演员、评论家（Critic）、目标评论家、策略（Policy）和目标策略网络的神经网络参数，然后设置其他算法参数，如学习率、目标熵、折扣因子等。如果策略的熵低于目标熵，增加目标熵的值，以鼓励更多的探索。
深度强化学习之SAC（Soft Actor-Critic）
JustinMars的博客
06-27 1826
AC通过引入策略熵来鼓励探索，同时采用双Q网络减少估计偏差，具有较好的稳定性和性能。上述代码示例展示了SAC的基本实现和训练过程，适用于连续动作空间的强化学习任务。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值