一、Model-Free vs Model-Based 从这一章开始,我们进入这个系列教程对RL的分类体系中的第三个类别:基于模型的强化学习(Model-Based Reinforcement Learning, MBRL)。 与之相对地,我们之前介绍的那些方法,可以称作无模型强化学习(Model-Free RL),因为它们直接学习策略函数或者价值函数,并没有对
在强化学习中,所谓的基于模型model-based是指智能体能够学习环境或者给定环境的模型,这里的环境模型是指能够预测状态转移概率以及奖励的函数。本章将介绍基于动态规划思想的model-based方法来解决简单的强化学习问题。 1. 动态规划思想 利用动态规划的方法可以解决的问题需要满足两个条件: 整个优化问题可以分解为多个子优化...
问强化学习中 Model-based 和 Model-free 的区别是什么在学习强化学习的过程中，有两个名词早晚会出现...
2.学习过程与效率 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...
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。
除了model-freelearning,哺乳动物还能进行更复杂的学习——在已知环境的统计特征(例如,状态转移概率)下的强化学习过程为model-based RL。 Model-based RL的神经机制 行为学实验表明,对于哺乳动物,若当前任务与其先前所学的某一任务类似时,学习所需的时间更短。...
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。... ...
在Model-Based强化学习中,我们通常先建立一个环境模型,然后使用这个模型来优化策略或价值函数。策略迭代和价值迭代是两种实现这一目标的主要方法。下面我们将详细介绍这两种方法。 一、策略迭代 策略迭代是一个两阶段的过程,它交替进行策略评估和策略改进,直到收敛到一个最优策略。策略评估阶段用于估计当前策略下的价值函...
Model-Based Reinforcement Learning是围绕着建立环境的模型而展开的强化学习,它主要包括模型的学习和利用两个过程。模型学习是指通过监督学习等方法,将智能体观察到的环境状态和动作作为输入,预测出当前环境状态下智能体下一个状态和获得的奖励,从而建立环境的模型。模型利用是指根据模型进行策略搜索、规划或模拟,在不同...