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_...
PETS算法 上面提到的算法实际是无策略的,因为MPC的内部嵌套的是开环控制,我们实际上是用我们学到的环境模型取进行了Planning。而如果我们真的想要取学习一个策略Policy,则有一些额外的麻烦。 模型+策略的反向传播 由于我们学习到的环境模型往往是一个网络,这代替了传统的RL中的不可知,不可微的Reward。我们可以直接把...
在RL中,一大分支便是model-based RL,这里的model,其实就是典型的狭义世界模型。在此模型中,给定某一时刻的状态s_t和该时刻做的动作a_t,模型可以预测出下一个时刻的状态s_t+1。所以说,狭义的世界模型其实是因果的。回到上面的例子,s_t可以是刚下落的杯子和干净的水泥地,a_t则是自由落体这个动作,s_t+1则...
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。
2具体来说,对于最终评估,我们选择了使用我们的方法或使用100K交互的Rainbow算法获得非随机结果的游戏。 3https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/tree/master/tensor2tensor/rl 6.1 SAMPLE EFFICIENCY 与文献中最新的无模型深度RL方法相比,我们实验中的主要评估研究了SimPLe的样本效率。为此,我们将之与Rainbow (Hes...
Actor-CriticPolicyGradient Introduction 上一节说的是valuefunction approximation,使用的是函数拟合。这一节说的就是采用概率的方法来表示:这一节主要是讲model-free的方法。 RL有value-base,policy-based,以及把两者进行结合的actor-aritic的方法。使用policy-based RL的好处在于:更容易 ...
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...
1.1 回顾model-based control问题 1.1.1 policy iteration 算法 1.1.2 value iteration 算法 1.1.3 小结 1.2 model-free RL 2. 同轨策略方法和离轨策略方法 ...
当前的深度RL算法可能会发生或者被显示在高奖励的动作序列上。不幸的是,由于底层策略或价值函数的梯度更新(gradient-based updates)很缓慢,这些算法需要大量的步骤来吸收(assimilate)这些信息并将其转化为策略性能的提升。 因此,这些算法缺乏快速锁定成功策略的能力。文献 [16] 引入的 Episodic control 是一种补偿方法,...