首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    详解PLANET代码(tensorflow)如何加入SAC功能

    SAC 算法本质是经过熵强化的回报值最大化算法。...在我们单独跑的其他实验中,包括SAC + RNN表现出很好的性能,1.replay buffer使它的采样效率增高 2.尤其在高维连续动作空间,对动作的稳定性连续性有比较好的提升。...而你现在需要加入新功能,且不是类比和可模仿的添加,而是加入如sac这种原代码中不存在的功能,那你可以参考如下: 需要对原代码足够清晰,不是大概逻辑,而是从数据收集,存取,使用到模型中,模型如何运转 的每一步细节非常清晰...2.2.3 SAC算法中数据分两部分:随机部分和用policy生成的部分。 随机部分对比下改好的数据和原始数据: ? ?...return episodes 模型设计部分: 不改动它原来的结构,用tf.cond phase去控制数据不往它的loss流动,主要改动会在这个函数:模仿它的写法,1在单独的文件写好sac的模型,2在

    1K20

    多款游戏入驻,SAC构建区块链应用生态!

    此时,旨在帮助开发者快速开发和部署应用的智能应用链SAC应时而生。...SAC提供开放、可定制的BAAS平台 SAC(Smart Application Chain) 即智能应用链,致力于打造最具易用性的区块链工具。...结合区块链技术,SAC为鸟天堂游戏设计了专属价值代币,使游戏积分、装备等实现了代币化。 通过SAC平台,游戏和区块链结合的模式给鸟天堂游戏注入了无限的想象空间。...内置钱包,直通交易所,打通SAC生态圈 与其他应用平台不同,在SAC的生态系统中,SAC内置了钱包和交易平台。...投资利率将返还相应投入的区块链资产数额,以等价值的SAC代币作为投资回报,保证SAC代币的流通和价值。

    1K80

    强化学习调参技巧二:DDPG、TD3、SAC算法为例:

    SAC特有的超参数 尽管下面列举了4个超参数,但是后三个超参数可以直接使用默认值(默认值只会有限地影响训练速度),第一个超参数甚至可以直接通过计算选择出来,不需要调整。...任何存在多个loss相加的目标函数,一定需要调整系数 lambda,例如SAC算法、共享了actor critic 网络的A3C或PPO,使用了辅助任务的PPG。...SAC的第二篇论文加入了自动调整 温度系数 alpha 的机制,处于lambda2位置的温度alpha 已经用于自动调整策略熵了,所以我们只能修改lambda1。...SAC对这个超参数不敏感,一般不需要修改。有时候策略的熵太大将导致智能体无法探索到某些有优势的state,此时需要将目标熵调小。...一般偷懒地将初始值设置为 log(0) 其实过大了,这会延长SAC的预热时间,我一般设置成更小的数值,详见 The alpha loss calculating of SAC is different

    2.6K21

    DeepMind 提出全新强化学习算法,教智能体从零开始学会控制

    SAC-X 是基于从头开始学习复杂的任务这种想法,即一个智能体首先应该学习并掌握一套基本技能。...令人兴奋的是,利用 SAC-X,我们实验室的机器人手臂能够成功地从零开始学习拾取和摆放。...针对真实的机器人手臂, SAC-X 能学习如何举起和移动绿色的立方体,在此之前它从来没有接触过这类任务 我们认为 SAC-X 是通向从零学习控制任务的重要一步,只需定义好整体目标。...SAC-X 允许任意定义辅助任务,这些任务可以基于一般的看法(如有意激活传感器),最终会涵盖研究人员认为重要的任务。...从这方面来说,SAC-X 是一种通用的强化学习方法,可以广泛应用于控制和机器人领域之外的一般稀疏强化学习环境。

    55680
    领券