SAC3 Soft Actor Critic (SAC) 알고리즘 - 2 SAC 알고리즘을 정리하면 다음과 같다. [1] Q 신경망과 액터 신경망의 파라미터를 초기화한다. [2] Q 신경망의 파라미터를 타깃 Q 신경망에 복사한다. [3] 리플레이 버퍼를 초기화 한다. 그리고 [4]-[9]를 반복한다. [4] 정책을 실행하여 발생된 천이샘플(transition sample) \(\left( \mathbf{x}_i, \mathbf{u}_i, r_i, \mathbf{x}_{i+1} \right) \) 를 리플레이 버퍼에 저장한다. [5] 리플레이 버퍼에서 N개의 천이샘플 \(\left( \mathbf{x}_i, \mathbf{u}_i, r_i, \mathbf{x}_{i+1} \right) \) 를 무작위로 추출한다. [6] \( q_i=r(\mathbf{x}_i, \mathbf{u.. 2021. 5. 30. Soft Actor Critic (SAC) 알고리즘 - 1 행동가치 함수에 대한 소프트 벨만 방정식은 다음과 같다. \[ \begin{align} Q_{soft}^\pi (\mathbf{x}_t, \mathbf{u}_t ) & \gets r_t + \gamma \ \mathbb{E}_{\mathbf{x}_{t+1} \sim p(\mathbf{x}_{t+1} | \mathbf{x}_t, \mathbf{u}_t ), \ \mathbf{u}_{t+1} \sim \pi (\mathbf{u}_{t+1} | \mathbf{x}_{t+1} ) } \tag{1} \\ & \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \left[ Q_{soft}^\pi (\mathbf{x}_{t+1}, \mathbf{u}_{t+1} )- \alpha \log \pi(\mathbf.. 2021. 5. 29. 소프트 벨만 방정식 (Soft Bellman Equation) 소프트 상태가치와 소프트 행동가치의 시간적인 관계식을 알아보기 위해서, 소프트 행동가치 함수를 한 시간스텝 전개해 보자. \[ \begin{align} & Q_{soft}^\pi (\mathbf{x}_t, \mathbf{u}_t ) \tag{1} \\ \\ & \ \ = \int_{\tau_{x_{t+1}:u_T }} \left( \sum_{k=t}^T \gamma^{k-t} \left( r_k -\gamma \alpha \log \pi (\mathbf{u}_{k+1} | \mathbf{x}_{k+1} ) \right) \right) p(\tau_{x_{t+1}:u_T } | \mathbf{x}_t, \mathbf{u}_t ) d \tau_{x_{t+1}:u_T } \\ \\ & \ \ = \int_{\.. 2021. 5. 27. 이전 1 다음
