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。...
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）- ...
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...
四、无模型（Model-free）算法分类 1. 查找表与函数 较简单的算法将策略或值作为查找表来实现，而较...
在强化学习中还会将这些方法分类为model-based和model-free,value-based和policy-based,其中value-base的学习方法又分为off-policy和on-policy。本文主要介绍这些方法的区别和概念。 model-based和model-free model-based基于模型的方法是让agent学习一种模型,这里的模型是指在环境中状态转移概率P,以及采取action后的...
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习中的一个子领域,用于解决决策问题。在强化学习中,主要分为两大类:模型自由(Model-Free)和模型基础(Model-Based)。 什么是模型自由(Model-Free)的强化学习? 模型自由的强化学习不依赖于环境的内部模型。换句话说,它直接从与环境的交互中学习如何采取行动。这种方法的代...
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; ...
无模型（Model-Free）VS基于模型（Model-Based）RL算法的一种分类方法是询问代理是否能访问环境模型。换言之，询问环境会否响应代理的行为。基于这个观点有两个RL算法的分支：无模型和基于模型。· 模型RL算法根据环境的学习模型来选择最佳策略。· 无模型RL算法通过代理反复测试选择最佳策略。两种算法都各有优缺...
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...