SAC 模型：揭秘 Deepmind 的无模型深度强化学习算法

后端

2024-01-18 01:05:05

踏上无模型强化学习的新征程：深入解析 SAC 模型

无模型的魅力

在人工智能领域，深度强化学习算法不断刷新着我们对可能性的认知，而 SAC 模型无疑是其中的佼佼者。作为一种无模型算法，SAC 模型彻底摆脱了对环境精确数学模型的依赖，为强化学习开辟了一条全新的道路。

无需构建模型意味着 SAC 模型能够更灵活地适应不同的环境，即使面对未知或不断变化的情况也能保持出色表现。这使得它成为复杂现实世界中强化学习任务的理想选择。

最大熵与鲁棒性

SAC 模型的另一大创新在于它引入了最大熵的概念。熵代表了系统的非确定性，最大熵原则则认为，在特定限制条件下，系统的非确定性应尽可能大。

SAC 模型巧妙地将最大熵原则应用到策略学习中。它鼓励智能体选择那些不确定性更高的动作，而非确定性最强的动作。这一策略增强了智能体的鲁棒性和探索能力，使其更善于应对未知或动态变化的环境。

连续与离散：双重优势

SAC 模型的强大之处在于它能够同时处理连续性动作空间和离散动作空间的问题。在连续性动作空间中，智能体的动作可以取任意实数值，而在离散动作空间中，动作只能取有限个离散值。

对于连续性动作空间问题，SAC 模型采用确定性策略来选择动作，即针对每个状态，策略始终输出一个确定的动作。而对于离散动作空间问题，SAC 模型则采用随机策略，即策略以一定概率输出不同的动作。

广泛应用

SAC 模型已在多个领域得到广泛应用，包括机器人学习、自动驾驶和游戏。它被用于训练机器人掌握各种技能，如行走、抓取和平衡；用于训练自动驾驶汽车在不同环境中安全行驶；还被用来训练智能体玩各种游戏，如围棋和星际争霸。

代码示例

以下是使用 SAC 模型训练智能体玩经典游戏 Breakout 的代码示例：

import gym
import numpy as np
import torch

# 创建环境
env = gym.make('Breakout-v0')

# 创建 SAC 智能体
agent = SAC(env.observation_space, env.action_space)

# 训练智能体
for episode in range(1000):
    # 重置环境
    state = env.reset()

    # 训练一个回合
    while True:
        # 采取动作
        action = agent.act(state)
        # 执行动作
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        # 保存经验
        agent.store_transition(state, action, reward, next_state, done)
        # 更新智能体
        agent.update()
        # 更新状态
        state = next_state

        # 如果游戏结束
        if done:
            break