理解了Model-Base 的概念,就可以理解Model-Free 的概念了——Model-Base 的对立面。 在前面提到过,如果一个问题看起来满足规划问题的条件,那就把它当成规划问题来解决,不需要使用强化学习算法。可是,模型的建立工作由谁来完成呢?如果在环境建立之后没有人去建立模型,我们就不能进行人工智能手段上的策略探索和学习了...
1. model-free 比model-base模型相比,最大的问题是需要的训练样本较多,需要大量的交互训练。 2. 本文提出的SimPLe模型优点是训练速度快,缺点是在小数据体系中表现优异,但随着数据量的增大,其优势消失。最终效果不如model-free的模型。表现不太稳定。 一、简介 二、 相关工作 三、 模拟策略学习(SIMPLE) 四、世界...
状态转移概率:在St时刻选择了At动作转移到St+1而且拿到Rt的概率 马尔科夫决策过程: 这个属于model-base 这个属于model-free 用价值函数V来代表这个状态是好的还是坏的 用Q函数来表示在什么状态下,拿到什么动作能够获得最大的奖励 Q表格先初始化为0 举个实际的物理意义 ... ...
强化学习基础学习系列之model-free/planning/model-base/dyna方法总结,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Model Predictive Control 的妙处在于 我是用优化来做 base policy。 如上图所示我们是通过求解 l-1 stage 的 优化问题得到 base policy,所以也称之为 Base Heuristic Minimization。 2 Model Predictive Control 算法 目标函数: \underset{u_i,i=k,...,k+l-1}{\min}\sum_{i=k}^{k+l-1}{g_i\left...
其实华为云的AI市场有内置的五个强化学习算法,并且在其中使用了atari-py这个库,但是这个内置环境只是支持了内置算法在cpu和gpu上使用,不是在Ascend上。 之后,我们又开启了一个新的工单,得到了一个新的解决方案: 即下载源代码,上传到obs桶里,通过moxing来安装。
TD与MC control 区别,希望引入TD的特性到on-policy learning Sasra Sasra(one-step) 由贝尔曼公式推导 算法实现过程 要保证Q值收敛,需要服从下列2个条件 策略符合GLIE特性 计算步长满足如图: n-step Sarsa 与TD(λ)类似,扩展q的视野 Forward view Sarsa(λ) ...
当做base policy 的目标函数。这其实就对应了我们上面所说“采用多步预测的优化问题作为 base policy“。一般来说 base policy 可能是一个启发式算法,或者一个贪婪算法什么的。Model Predictive Control 的妙处在于 我是用优化来做 base policy。 如上图所示我们是通过求解 ...
监督的label:Attention ——下一时刻玩家在攻击的位置(正在花时间的位置),Phase—— 根据turrets, baron, dragon, and base资源来设计; 信息传递:Imitated Cross-agents Communication,训练阶段输入attention的label,测试阶段输入attention的估计,能知道队友关注的位置; 网络结构图如下:编辑...