Model-based方法通常需要更多的先验知识和计算资源来构建模型,但是一旦模型建立,它可以通过模拟来快速学习最优策略。Model-free方法学习过程较慢,因为它们需要通过大量的试错来直接从经验中学习。 3.适应性与泛化能力 当环境发生变化时,Model-based策略能够通过更新其模型来适应这些变化,而Model-free策略则需要重新学习。...
在强化学习里，model - based和model - free是两种不同的学习方式。一、Model - based（基于模型）- ...
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...
所以一个强化学习算法是model-based还是model-free主要是看是否有对状态转移概率以及奖励建模,如果有就是model-based,否则就是model-free。 value-based和policy-based value-based基于值的强化方法 on-policy和off-policy 介绍value-based之前先了解on-policy和off-policy。这两者的主要区别就是在于更新值函数时的策略...
上次讲到强化学习的问题可以分成model-based和model-free两类,现在我们先看看model-based,我们复习一下强化学习的3个组成部分:model,policy和value function: model:包括状态转移模型和奖励模型; policy:从状态到决策的函数(或映射); value function:指的是处于某个状态的时候未来收益的折现期望值; ...
强化学习主要可以分为Model-Free(无模型的)和Model-Based(有模型的)两大类。Model-Free算法又分成基于概率的和基于价值的。 1●Model-Free和Model-Based 如果agent不需要去理解或计算出环境模型,算法就是Model-Free的;相应地,如果需要计算出环境模型,那么算法就是Model-Based的。实际应用中,我们通常用如下方法进行判...
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...
2. Model-Free vs Model-Based 在之前的文章也阐述过两者的区别,当时主要是以引入Model-based的算法的角度简略地比较了两者的优劣。Spinning up 项目组也对两者的区别和优劣做了系统的比较。 两个算法的区别主要是Agent是否知道或要计算出环境的模型 。