Model-based Policy Update model learning for trajectory optimization with Model Predictive Control：仅采取优化结果的第一个动作，减轻初始小误差长期放大的问题 其中planning部分满足下式，cost在RL中定义为-r(s_t,a_t)，可使用LQR等规划方法\min_{a_1,\cdots ,a_H}\sum_{t=1}^H{c\left( s_t,a_...
正如基本的Dyna由MFRL中基于价值算法的基础上增加了一个作为“数据增强器”的Model得到，我们也可以对基于策略的算法，比如最基本的策略优化算法增加一个“数据增强器”。我们将这个算法称为MBPO，它出自论文《When to Trust Your Model：Model-Based Policy Optimization》：MBPO算法基本框图 要注意的是，以上算法框图...
Model-free RL直接从真实样本中学习value function,Model-Based RL直接从真实样本中学习model,然后借助model生成虚拟的样本,借助虚拟样本来plan获得value function。那能否结合一下?这就是Dyna的思想,即从真实样本中学习一个model,model生成虚拟样本,再同时借助虚拟和正式样本进行learning和planing以获得value function,算法...
Model-Based Reinforcement Learning via Meta-Policy Optimization 提出一种不依赖于learned dynamic model精度的学习算法Model-Based Meta-Policy-Optimization (MB-MPO),。同样是使用emsemble的方法集成learned model,然后用meta-train的方法学一个policy,使得其能够对任意一个model都具有较好的学习效果。最终使得...
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...
探索将全局和局部策略结合起来的算法,包括GPS(Guided Policy Search)与Policy distillation。 1. 基于模型的强化学习的几个迭代版本 首先回顾下之前所提到的model-based RL的几个版本。 1.1 V0.5版 V0.5版是最原始的版本,他首先运行某种基本策略(如随机策略)来收集样本数据,然后通过最小化MSE的方法来学习模型动态函...
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,...
题主是否想询问“Dreamer属于ModelBasedRL算法”吗？不属于。从目前来看，当初所说的各种酷炫的RL算法很有可能被modelbased方法取代。目前一个很强的算法是dreamer，而且他可以很好的扩展，而且dreamer并不属于ModelBasedRL算法。
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...