1.理论基础差异 Model-based学习算法基于马尔可夫决策过程(MDP)的完整定义,包括状态转移和奖励函数的建模,这需要对环境有一个准确的描述或估计。相比之下,Model-free学习方法如Q-learning和策略梯度算法,仅基于从环境中收集到的奖励信息,不需要对状态转移概率进行建模。 2.学习过程与效率 Model-based方法通常需要更多的...
model-based:知己知彼,百战百胜 Model-free:两耳不闻窗外事,一心只读圣贤书 总结 RL的形式化 首先我们定义强化学习中的马尔可夫决策过程MDP,用四元组表示: 对于上面,我们先理解T,其表达了环境的不确定性,即在当前状态s下,我们执行一个动作a,其下一个状态s'是什么有很多种可能。这有点不符合我们的直觉,例如和我...
在学习强化学习的过程中，有两个名词早晚会出现在我们面前，就是Model-Based 和Model-Free。在一些资料...
高效的学习：由于Model-based方法使用了环境模型（可以是从数据中学到的或先验给定的），它们可以通过模拟...
Model-based强化学习通过一个代理(agent)来尝试理解环境,并且建立模型来表示这个代理。这个模型希望学习到两个函数: 状态转移函数(transition function from states ) 报酬函数(reward function ) 通过这个模型,代理可以进行根据它进行推导和行动。 Model-free强化学习则是直接学习策略(policy),相关的算法有Q-learning、po...
[34] Attention-based M... 1132播放 待播放 [35] Attention-based M... 1123播放 11:50 [36] ForDeep(上) 2647播放 23:16 [37] ForDeep(中) 1402播放 23:16 [38] Tuning Hyperparam... 2771播放 11:53 [39] Tuning Hyperparam... 757播放 11:50 [40] GAN Lecture 1 (20... 52...
在学习强化学习的过程中，有两个名词早晚会出现在我们面前，就是Model-Based 和Model-Free。在一些资料...
Value-based 算法在学习过程中，通过与环境的交互来更新 Q 值，常见的更新方法包括Q学习或Sarsa算法。
Model指的是环境模型，而不是神经网络模型。环境模型一般包括两部分：动态转换和奖励函数。一般奖励函数是...
model based rl训练环境动态模型，model free不学环境动态模型