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...
ε 的值会随着训练进行而调整，确保在训练初期更倾向于探索，在训练后期则更多地转向利用。
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-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...
所谓的 Model-Free 和 Model-Based,我们首先要搞清楚什么是“模型”? 这里的 Model, 特指的的是“状态转移概率分布”,也就是P(s′|s,a)。 在此之前,我们所介绍的MDP都是有模型的,或者说MDP是已知的(MDP is known)。为什么这样说呢? 在一个马尔可夫决策过程中,如果已知存在一个模型,且这个模型是确定的,...
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...
以及可用的计算资源。在实际应用中，有时也会结合两者的优点，发展出结合Model-based和Model-free的混合...
Model-Based 方法可能更高效。在环境复杂、多变或难以建模时，Model-Free方法更实用。