基于模型的强化学习（Model-Based Reinforcement Learning）是一种通过学习环境模型来进行决策和规划的强化学...
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...
Model-Based在90年代初其实就有学者对其进行过研究。像Q-Planning、Dyna-Q都是最早期的Model-Based RL。Model这个概念在强化学习里面其实是比较特殊的,在平时说训练监督学习、无监督学习等算法中model就是预测数据模型本身,而在强化学习中,最终的输出是通过策略π \piπ实现的,但是我们从来不会把ploicyπ \piπ称...
立即体验 Model-Based强化学习:策略迭代与价值迭代的探索 在强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)的广阔领域中,Model-Based方法是一种基于对环境模型的理解来制定决策的策略。这种方法依赖于对环境动力学的精确建模,即了解状态转移概率和奖励函数。在知道这些模型信息的情况下,我们可以利用动态规划(Dynamic Programming,...
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...
theoretic mpc model-based reinforcement learning基于模型强化学习理论.pdf,2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) Singapore, May 29 - June 3, 2017 Information Theoretic MPC for Model-Based Reinforcement Learning Grady Williams
最后Implicit Model-based Reinforcement Learning这部分,提出了一个隐式学习的观点,比如整个问题都可以看做是model free方法,里面的各个模块只是来解决这个问题的隐式方法,我们并不需要作区分(In other words, the entire model based RL procedure (model learning, planning, and possibly integration in value/policy...
MODEL BASED REINFORCEMENT LEARNING FOR ATARI 发表时间:2020(ICLR 2020) 文章要点:这篇文章提出了一个叫Simulated Policy Learning (SimPLe)的算法,用model based的方式来提高sample efficiency,在和环境交互100K次的限制下,比所有model free算法的效果好。
Lan Zou, in Meta-Learning, 2023 7.1.2 Model-based and model-free approaches Model-based reinforcement learning refers to obtaining the prime behavior obliquely through training a model concerning the surrounding environment through actions response and estimating the outcomes that may occur in the comi...
Reinforcement Learning : Model-basedSims, Chris R