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）- ...
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...
2. 执行动作 接着，Agent 在当前状态下选择并执行一个动作。Agent 希望尝试所有可能路径，从而发现最佳...
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-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...
Model指的是针对环境的建模,即输入Action,环境的响应:Reward和State。 Model-Free:环境对输入的响应就是一个映射,without model,如常见的深度强化学习DQN/A3C/PPO等; Model-Based:环境对输入的响应是统计概率分布P(s_new|s,a)及P(r|s,a),如动态规划等传统强化学习方法。... ...
经过初始了解强化学习的基本要素后,单单地凭借着这些要素还是无法构建强化学习模型来帮助我们解决实际问题,那么最初地模型是基于Q表格的方式来解决问题,常见的模型可以分成model-based和model-free两大类别,model-based常见的有MDP、DP;model-free常见的有MC、RASRA、Q-learning。 在本小章主要是阐述Model-based类型的...