1.2MBMF Model-Based Deep Reinforcement Learning with Model-Free Fine-Tuning(MBMF)方法的核心为:首先通过agent执行随机策略获取一定数量的样本用于建立动力学模型;然后使用传统控制方法依托所学习的动力学模型进行规划,并得到专家轨迹;使用模仿学习从专家轨迹中学习出一个参数化策略;将学习得到的参数化策略作为model-fre...
文章要点:这篇文章提出了一个Model-Based Model-Free (MBMF)算法,通过学习一个dynamics model然后作为先验来做model free optimization,这里的model free optimization指的是基于Gaussian Process (GP) 的Bayesian Optimization (BO)。 具体的,如果dynamics model是未知的,就先学一个 有了这个之后,把策略看成一个参数...
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MBMF-Neural Network Dynamics for Model-Based Deep Reinforcement Learning with Model-Free Fine-Tuning Motivation model-freeRL的通病:样本复杂度极高,需要极大量的样本才能获得好的表现。传统的model-based方法为了获得良好的样本效率通常使用简单的函数近似器或贝叶斯模型来抵抗过拟合,以有效地使用少量样本进行学习,但...
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python mbmf.py --run_num=$run_num --which_agent=$which_agent --std_on_mlp_policy=$std_on_mlp_policy python trpo_run_mf.py --seed=$seed --save_trpo_run_num=$save_trpo_run_num --which_agent=$which_agent --num_workers_trpo=$num_workers_trpo @@ -57,4 +57,4 @@ fi if [...
intmain(){ floatx=11,y=23,res; res=x/y; printf("Res is %.3f\n",res); return0; } Success#stdin#stdout0s 5568KB comments () stdin copy Standard input is empty stdout copy Res is 0.478 https://ideone.com/m4mbMF language:
mbmfrpdlieqqkmhckhcvTUF臼 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 3655 14 02:16 App 这次黑货我必拿下!(真的) 25.2万 98 01:16 App "没事渔哥 我有车" 1961 0 00:12 App 这我还充个集贸啊? 28.3万 79 01:26 App “先别说别的 把你号借我玩玩” 1145 0 00:30 App 【世界名画...
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