model-based:知己知彼,百战百胜 Model-free:两耳不闻窗外事,一心只读圣贤书 总结 RL的形式化 首先我们定义强化学习中的马尔可夫决策过程MDP,用四元组表示: 对于上面,我们先理解T,其表达了环境的不确定性,即在当前状态s下,我们执行一个动作a,其下一个状态s'是什么有很多种可能。这有点不符合我们的直觉,例如和我...
最左边是对策略的梯度，后面是对q的梯度。因为是finite horizon，可以写成是对每个ri的和。最里面就是...
Reinforcement learning (RL) techniques are a set of solutions for optimal long-term action choice such that actions take into account both immediate and delayed consequences. They fall into two broad classes. Model-based approaches assume an explicit model of theQJM Huys...
model-free在其中就是下图的 direct RL,因此 model-free 就是value/policy->acting->experience->direct RL->value/policy 的过程。 Model-free RL方法一般分成3类: Value-Based Method (Q-Learning,DQN等)。 Policy-Based Method (Policy Gradient)。 Policy and Value Based Method(Actor Critic,如典型的DDPG)...
model based就是有一个world model可以用来做planning，而model free就是没有对env dynamics进行建模，...
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。... ...
Reward-Based Learning, Model-Based and Model-Free 来自 Springer 喜欢 0 阅读量: 43 作者:QJM Huys,A Cruickshank,P Seriès 摘要: Definition Reinforcement learning (RL) techniques are a set of solutions for optimal long-term action choice such that actions take into account both immediate and ...
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。...
判断model-based和model-free最基本的原则是:有没有可依据的model,也就是经过policy得到action之前,它是否能对下一步的状态和回报做出预测,如果可以,那么就是model-based方法,如果不能,即为model-free方法。 或者: Model-free 以及Model-based 的最大区别是:是否有对环境建模。 Model-free 的算法不会对环境进行建...