强化学习算法：SAC+Pendulum
SAC简介我们之前学习了一些on-policy算法，如A2C,REINFORCE,PPO,但是他们的采样效率比较低；因此我们通常更倾向于使用off-policy算法，如DQN,DDPG，TD3。但是off-policy的训练通过不稳定，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
# PyTorch中的Soft Actor-Critic（SAC）
Soft Actor-Critic（SAC）是一种强化学习算法，用于解决连续动作空间中的强化学习问题。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来支持机器学习和深度学习任务。本文将介绍如何在PyTorch中实现SAC算法，并提供代码示例。
## SAC算法简介
SAC算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，使
原创
2024-01-20 05:25:26
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一、简介整个Alsa体系分为用户空间和内核空间两部分，实现了很多强大的功能。从驱动开发的角度来看，基本只需要把注意力集中在跟硬件相关的部分就可以了。其它内容是Alsa体系维护者的事情。在内核中，Alsa为不同的类型的硬件分别提供了不同的封装形式，这里仅介绍主框架（不同类型硬件的实现就是对主框架的封装）和SOC框架。二、主框架1、基本概念帧（frame）：全部声道采样一次所得到的数据。以16位立体声
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2024-06-27 16:15:45
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SAC算法SAC算法是off-policy算法，此前的off-policy算法存在采样复杂性高和难收敛的问题，使得超参数十分敏感，SAC算法通过在最大预期return的同时最大化熵值，也就是尽量获得最高累计收益的同时保持探索避免过早掉入局部最优解。SAC结合已有的off-policy模型actor-critic框架使得在不同的随机种子上都能达到SOTA效果。0 介绍深度强化学习的快速发展，给机器人
简介Salsa20是一种流式对称加密算法，类似于Chacha20，算法性能相比AES能够快3倍以上。
Salsa20算法通过将32 Byte的key和8 Byte的随机数nonce扩展为2^70 Byte的随机字节流，通过随机字节流和异或操作实现加解密，因此Salsa20算法中随机字节流的生成为关键所在。随机字节流生成Salsa20算法生成随机字节流时，一次生成一个64字节的block，每一个bl
SafeSEH原理及绕过技术浅析 摘要：主要介绍SafeSEH的基本原理和SafeSEH的绕过技术，重点在原理介绍。关键词：SafeSEH；绕过技术；异常处理 目录前言SafeSEH的保护原理（1） 二进制层面（2） 系统层面怎么关掉编译器的SafeSEH支持
# SAC（Soft Actor-Critic）模型：介绍与PyTorch实现
)%mod即可。其实要快速幂。
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2017-08-19 17:21:00
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无模型深度强化学习(RL)算法已成功地应用于一系列具有挑战性的顺序决策和控制任务。然而，这些方法通常面临两大挑战:高样本复杂性和超参数的脆弱性。这两个挑战都限制了这种方法在现实世界领域的适用性。在本文中，我们描述了最近引入的基于最大熵RL框架的非策略行为-批评(SAC)算法。在此框架下，行动者的目标是同时最大化期望收益和熵;也就是说，在完成任务的同时尽可能随机行事。我们对SAC进行了扩展，纳入了一
P3413 SAC#1 - 萌数 解题思路： 我们反着来考虑这道题：如何判断一个数不含回文串。 思考一下，会发现：当一个数的任意一位都不和前两位的数字相同时，这个数就不含回文串 设 \(f[pos][pre][gpre]\) 表示在 \(pos\) 位时前一位是 \(epre\) 前两位是 \(gp ...
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2021-09-18 19:41:00
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Scala 简介Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言联邦理工学院洛桑（EPFL）的Martin Odersky于2001年基于Funnel的工作开始设计Scala。Funnel是把函数式编程思想和Petri网相结合的一种编程语言。Odersky先前的工作是Generic Java和javac（Sun Java编译器）。Java平台的Scala于2003
参考视频：周博磊强化学习课程价值函数优化学习主线：Q-learning→DQN→DDPG→TD3→SACQ-Learning，DQN和DDPG请可以参考我之前的文章：强化学习实践教学TD3可以参考我之前的博客：强化学习之TD3(pytorch实现)参考论文：
Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learn
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2024-06-04 09:37:36
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Description 辣鸡蒟蒻SOL是一个傻逼，他居然觉得数很萌！ 今天他萌上了组合数。现在他很想知道simga(C(n,i))是多少；其中C是组合数（即C(n,i)表示n个物品无顺序选取i个的方案数），i取从0到n所有偶数。 由于答案可能很大，请输出答案对6662333的余数。 Input 输入
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2017-10-16 22:21:00
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# Python设置SAC起始时间为0
在地震学数据处理中，SAC（Seismic Analysis Code）是一种常用的数据处理软件，用于对地震波形数据进行分析和处理。在使用SAC软件处理数据时，有时候需要将地震波形数据的起始时间设置为0，以便更好地进行后续分析和处理。本文将介绍如何使用Python编程语言来实现这一目标。
## SAC起始时间设置为0的方法
在SAC软件中，可以通过在命
原创
2024-02-22 08:04:30
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一、什么是超参数机器学习一般有两类参数，一类是参数，通过数据训练，可逐步优化与完善，另一类是超参数，通常是人类通过以往经验设置的值，没法通过普通训练完善，比如，学习率和强化学习里计算reward的参数等。二、当前主流的超参数优化算法a.暴力型网格搜索，顾名思义，每个超参数用规则得到几个枚举点，然后交叉组合得到一堆解，挨个枚举选出结果最好的超参数。随机搜索，顾名思义，就是随机生成一堆解，然后挨个尝试
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2024-10-26 11:46:51
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官方实现地址： https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning 在SAC算法的官方实现中有一个论文
SAC论文地址：点这里 Soft Q-learning论文地址：点这里 SAC算法及其应用论文：点这里学习参考：SAC 作者源码，点这里 PyTorch源码地址，点这里 关于信息熵：信息熵及信息量的公式阅读目的：SAC和TD3两篇文章发表时间很相近，有意思的是，双方在各自的论文里将自己的算法表现为优于对方。但无论怎么说，SAC作为一种新的强化学习算法，值得去学习。SAC是一种最大化含熵目标的Off
