RL的形式化 RL求解算法 model-based:知己知彼,百战百胜 Model-free:两耳不闻窗外事,一心只读圣贤书 总结 RL的形式化 首先我们定义强化学习中的马尔可夫决策过程MDP,用四元组表示: 对于上面,我们先理解T,其表达了环境的不确定性,即在当前状态s下,我们执行一个动作a,其下一个状态s'是什么有很多种可能。这有点不...
Model-free就是我们常听到的 DQN, DDPG, PPO ,SAC等SOTA算法。它和model-based的区别就在于是否利用经验做策略选代之外的事。Model-free RL不需要去学Transition或者Reward Models。 model-free在其中就是下图的 direct RL,因此 model-free 就是value/policy->acting->experience->direct RL->value/policy 的过程。
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...
文章要点:这篇文章提出了temporal difference models(TDMs)算法,把goal-conditioned value functions和dynamics model联系起来,建立了model-free和model-based RL的关系,结合了各自的优点,既利用dynamics里丰富的信息,也超过了直接model based RL的效果。 具体的,一个model based RL的问题可以看求动作序列,同时满足状态转...
- offline rl No Behaviour policy 利用离线数据(例如随机行为产生的数据)训练策略,与监督学习类似 # model based vs model free 就是否对环境建模来区分 https://ai.stackexchange.com/questions/4456/whats-the-difference-between-model-free-and-model-based-reinforcement-learning 0 comments on commit 3b5f81e...
Sutton RL an introduction ♣ Mode-based vs Model-Free 由于MCTS一般应用于Model-based,有必要先了解下Model-based和Model-free。 如果把整个强化学习任务看作一个整体的话,不管采用什么算法架构,人类开发(环境建模、Agent设计)和机器学习的总工作量是不变的,最终都是完成决策这个任务。 不同的架构,就是这三方...
model base和model free: model base指状态之间的转移关系确定,从而可以将决策问题转化成一个马尔科夫过程,从而用动态规划的方式得到最优解,使用条件比较苛刻。状态转移概率矩阵如下图: model free使用更加广泛,不需要明确的状态和之间的转移概率。 On-Policy 和 Off-Policy: 指更新状态矩阵的方法和选择策略的方式是否...
model based RLmodel free RLModel-Free Reinforcement Learning has achieved meaningful results in stable environments but, to this day, it remains problematic in regime changing environmentBenhamou, EricSaltiel, DavidTabachnik, SergeWong, Sui Kai
We introduce temporal difference models (TDMs), a family of goal-conditioned value functions that can be trained with model-free learning and used for model-based control. TDMs combine the benefits of model-free and model-based RL: they leverage the rich information in state transitions to ...
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 ...