二、Model-Based RL 的基本思想 MBRL 算法的核心思想是,通过学习环境的动态模型和奖励函数,利用这些模型进行规划和决策,从而提高样本效率。与 Model-Free RL 直接学习策略或价值函数不同,MBRL 首先学习环境的内在模型,然后利用这个模型来指导策略的学习和执行。 这里的核心在于「环境模型」,指的是环境的动态模型和奖...
强化学习课程学习(4)——基于Q表格的方式求解RL之Model-Based类型的方法,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
但是在我们采取一些动作后, 我们有了新的观测, 有可能我们偏离了我们的预期 (这是很有可能的, 因为我们学习的 model 不等于真实 dynamic), 就可以基于观测结果重新生成 plan, 这就是 model-based RL version 1.5 (Model Predictive ControlMPC) 的算法: ...
1. Model-Based RL简介 Model-Based RL算法门类众多,可以从状态表征、环境建模、理论推导以及与其他方向交叉结合等不同角度切入,因此很难通过较为清晰的树状结构进行归纳。因此本文通过“如何构建环境模型”和“如何利用环境模型”这两个角度,对Model-Based RL算法进行简单归类,如图2所示。 图2. Model-Based RL算法...
此前学习的大多数算法其实都是属于Model Free RL的范畴,如Q-learning、Policy Gradient以及A3C、DDPG等等。这些无模型RL算法通过智能体与环境的交换来不断试错,对价值函数或策略函数进行估计,不对环境进行建模也能找到最优的策略。 Model Based RL,即基于模型的RL,则是通过交互得到的数据去拟合一个环境的模型(如状...
Model-Based Policy Optimization是经典模型基于方法论文，理论严谨且操作简便。关键在于计算最优截断长度，利用这一长度优化环境模型使用，减少任务时长影响，生成有效模型样本，辅助策略训练。算法通过模型预测，进行M次滚动，每次得到k步长度数据，为策略提供丰富数据支持，通过多次与实际环境交互，利用学习到的...
文章要点:这篇文章用model based方法去做offline RL。主要分为两步,第一步是用offline data学一个pessimistic MDP (P-MDP),第二步就是用这个P-MDP去学一个near-optimal policy。P-MDP的性质保证了这个near-optimal policy是真实环境里的performance的lower bound。具体来说,因为dataset不可能覆盖整个状态动作空间,...
AlphaGo & Model-Based RL AlphaGo & Model-Based RL 用强化学习解决围棋游戏。 在最初的AlphaGo 采用策略网络和价值网络,先使用behavior cloning学习人类经验训练策略网络(本质是多分类),然后用策略梯度继续训练策略网络,再通过策略网络训练价值网络。 目前AlphaGo 采用 蒙特卡洛树搜索进行训练策略网络和价值网络。
除了提出一种改善的 model-free DRL 算法之外,本文也结合了 model-based RL 来加速学习过程,而没有扔掉 model-free 方法的优势。 一种方式是:对于 off-policy 算法,例如:Q-learning 结合由一个 model-based planner 产生的 off-policy experience。但是,这个解是自然的一个,我们经验评价表明这没法有效的加速学习...