深度强化学习中SAC算法：数学原理、网络架构及其PyTorch实现

文章预览

↑ 点击 蓝字  关注极市平台 来源丨DeepHub IMBA 编辑丨极市平台 极市导读   本文详细介绍了深度强化学习中的软演员-评论家算法（SAC），包括其数学原理、网络架构设计以及PyTorch实现。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 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-利用权衡、训练稳定性等方面面临挑战。SAC算法通过引入最大熵强化学习框架，在策略优化过程中自动调节探索程度，有效解决了这些问题。其核心创新在于将熵最大化作为策略优化的额外目标，在保证收敛性的同时维持 ………………………………