Policy Gradient是一种on-policy的学习方式,由于采样效率低,存在学习缓慢的问题。因此研究人员开始设计off-policy的学习方式。TRPO于2015年提出,PPO于2017年提出。 3.基于模型(Model-based)的方法 对环境的运作机制建模,然后进行规划(planning)等。 Model-based systems aim to address this issue by learning an accu...
因为model-free SAC即SVG(1)的效果很好,因此自然而然的想到对model-free算法向model-based进行扩展,即将SVG(1)逐渐扩充至SVG(H),该方法不仅保留了SAC的探索能力,同时使得multi-step SVG能够使用on-policy(model-rollout)的value expansion来帮助策略提升。最终的策略函数的优化式为: 本文给出的dynamic model是确定...
Model-based Policy Gradient基于策略的梯度模型.ppt,Efficient Policy Gradient Optimization/Learning of Feedback Controllers Chris Atkeson Punchlines Optimize and learn policies. Switch from “value iteration” to “policy iteration”. This is a big switch
介绍的第一个边界是真实的模型和估计模型之间值函数的差Value Discrepancy Bound以及它的前提假设,并由此产生的同时训练模型和policy的调度算法Meta-Algorithm及其收敛性证明。 接着,他介绍了2019年SLBO(Stochastic Lower Bound Optimization)算法、目前效果最出众的算法之一MBPO(Model-based Policy Optimization)和张伟楠团...
Model-free则类似黑盒，整个Model是未知的，但可通过得到反馈来设置学习策略，也比Model-based有更大的...
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、policy gradient等。 一个简单的判断标准是:如果训练之后,代理必须通过预测下一个状态和报酬来采取行动,那么就是model-based强化学习算法,否则就是model-free强化学习算法....
可以通过样本(就是state, action, reward)去估计和学习这个model，这就是model-based。如果我不想通过...
This paper presents a new modelbased policy gradient algorithm that uses training experiences much more efficiently. Our approach constructs a series of incomplete models of the MDP, and then applies these models to compute the policy gradient in closed form. The paper describes an algorithm that ...
policy gradient actor-critic A3C policy gradient 在之前的DQN是进行value function的approximation,是value-vased RL。这次要讲的是policy-based RL。 对于RL的policy直接进行参数表示:比如可以输入state(一幅图片,一个feature vector),然后由带有参数的某种算法(比如lin... 查看原文 《强化学习》基于策略的方法 ...
Model-Based Off-Policy Correction off-policy rl算法从buffer中取样轨迹并计算target value,因为轨迹是旧policy采样的,因此计算的target value可能不准确,而MBRL可以使用训练的模型解决这个问题,使用模型模拟online experience。 使用一个dynamic horizon l,其中$l z_{t}=\sum_{i=0}^{l-1} \gamma^{i} u_{...