model-based算法就是专门解决sample-efficiency问题,通过先对环境建模,然后利用环境模型与agent进行交互,采集轨迹数据优化策略,整个建模流程中,planning步骤至关重要,正是通过在learned model基础上做planning才提高了整个强化学习算法迭代的效率,但是环境模型在学习过程中难免存在偏差;难以保证收敛 →建模过程的复杂性 需要同...
在model-based方法中,环境是白盒的,也就是说在某个状态下采取某个动作,我们知道其转移到下一个状态的概率分布;而在model-free方法中,环境是黑盒的,我们只知道在某个状态下采取某个动作之后,环境会给一个具体的状态作为输出,至于输出这个状态的转移概率是不知道的。显然,实际生产中,model-free的场景更加常见。 ...
Value-based 算法在学习过程中，通过与环境的交互来更新 Q 值，常见的更新方法包括Q学习或Sarsa算法。这...
2. 学习效率 Model-Based：由于可以模拟多种情况，可能更快找到最优策略。通常样本效率更高，因为可以从...
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。在一些资料中,我们经常会见到“这是一个Model-Based 的算法”或者“这个方法是典型的Model-Free的算法”的说法。“Model-Based”通常被翻译成“基于模型”,“Model-Free”通常被翻译成“无模型”。可能有人会问:为什么会有这...
1. Model-Based RL1.1 Introduction之前我们学习的都是Model-Free的方法,即我们需要通过一些来自真实环境的experience来学习 value function 以及 Policy来解决某个问题。而Model-Based的方法则是借助来自真实环境的experience来学习一个model(图中卡通的地球),然后借助这个学到的model进行决策。
Model-based学习算法基于马尔可夫决策过程(MDP)的完整定义,包括状态转移和奖励函数的建模,这需要对环境有一个准确的描述或估计。相比之下,Model-free学习方法如Q-learning和策略梯度算法,仅基于从环境中收集到的奖励信息,不需要对状态转移概率进行建模。 2.学习过程与效率 ...
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; ...
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...
梳理之前关于model-based强化学习的几个迭代版本 探索如何学习基于模型强化学习的全局策略,局部策略。 探索将全局和局部策略结合起来的算法,包括GPS(Guided Policy Search)与Policy distillation。 1. 基于模型的强化学习的几个迭代版本 首先回顾下之前所提到的model-based RL的几个版本。