截至当前，强化学习领域的SOTA算法是由清华大学于2021年被提出并发表的 Distributional Soft Actor-Critic（DSAC） 算法。 DSAC 构建在最大熵强化学习框架 （Soft Actor-Critic，SAC） 的基础上，引入了 值分布学习理论。

GIPHY animates your world. Find Dsac GIFs that make your conversations more positive, more expressive, and more you.

为解决此问题，团队在2020年提出了distributional soft actor-critic (DSAC或称DSAC-v1)算法，该算法是一种off-policy算法，可以通过学习连续的高斯值分布来有效提高值估计精度。

2025年1月17日 · 研究人员模拟人类对自然世界的真实感知模式，突破传统强化学习依赖点估计处理连续动作空间的局限，构建动作空间概率模型，在复杂环境中动态调整动作概率分布，开发出DSAC（Distributional Soft Actor-Critic）及DSAC-T系列算法。

2023年5月8日 · 本文提出了两种不同的使RANSAC可微的替代方法，其中效果较好的一种叫做DSAC（Differentiable Sample Consensus）。 我们将两种选项放入一个新的端到端可训练的相机定位流水线中。 它包含两个分别由我们的新 RANSAC 连接的 CNN。 我们通过实验证明，概率选择选项更优秀，即对过拟合的敏感性更低，适用于我们的应用。 我们推测，概率选择的优点在于允许进行硬决策，同时保持对可能决策的广泛分布。 我们的相机定位结果超过了现有技术水平 …

These are two examples of running DSAC-T on two environments. Train the policy by running: #Train a pendulum task . #Train a humanoid task. To execute this file, Mujoco and Mujoco-py need to be installed first. After training, the results will be stored in the "DSAC-T/results" folder.

2025年1月17日 · DSAC算法是一种off-policy算法，可以通过学习连续的高斯值分布来有效提高值估计精度。 然而DSAC算法也存在学习不稳定、参数敏感等缺点。 针对该问题，团队在DSAC算法的基础上进一步提出了DSAC-T: Distributional Soft Actor-Critic with Three Refinements算法。

dsac |103.9K Aufrufe. Schau dir die neuesten Videos über #dsac bei TikTok an.

2022年1月5日 · DSAC* is a combination of Scene Coordinate Regression with CNNs and Differentiable RANSAC (DSAC) for end-to-end training. This code extends and improves our previous re-localization pipeline, DSAC++ with support for RGB-D inputs, support for data augmentation, a leaner network architecture, reduced training and test time, as well as other ...

2024年6月9日 · DSAC-T基于深度强化学习框架，结合了分布Q值函数的思想与Soft Actor-Critic（SAC）的灵活性。 其核心技术包括： 分布估计：模型不仅考虑预期回报，还考虑奖励的不确定性，提供更全面的状态价值评估。 软目标更新：采用温度参数调整熵损失，鼓励探索与利用之间的平衡。 三项优化：通过三个具体改进（如算法细节将在论文中详述）提升算法性能，使它更适合实际任务。 DSAC-T在模拟环境中表现出色，尤其适用于需要高精度连续动作控制的任务， …