深度强化学习SAC算法图解

SAC（Soft Actor-Critic）算法是一种基于深度强化学习的算法，主要用于连续控制问题。SAC的核心思想是通过最大化策略的熵来促进探索，并且使用两个值函数来更好地处理奖励信号。下面是SAC算法的图解：

![SAC算法图解](https://img-blog.csdnimg.＊＊＊SAC使用两个值函数来更好地处理奖励信号。其中一个值函数是状态值函数（V函数），另一个值函数是动作值函数（Q函数）。SAC还使用了一个目标值网络来稳定训练过程。

SAC算法的核心优点是可以处理连续动作空间问题，并且具有较高的采样效率和较好的探索能力。