model-based算法就是专门解决sample-efficiency问题,通过先对环境建模,然后利用环境模型与agent进行交互,采集轨迹数据优化策略,整个建模流程中,planning步骤至关重要,正是通过在learned model基础上做planning才提高了整个强化学习算法迭代的效率,但是环境模型在学习过程中难免存在偏差;难以保证收敛 →建模过程的复杂性 需要同...
在强化学习中,所谓的基于模型model-based是指智能体能够学习环境或者给定环境的模型,这里的环境模型是指能够预测状态转移概率以及奖励的函数。本章将介绍基于动态规划思想的model-based方法来解决简单的强化学习问题。 1. 动态规划思想 利用动态规划的方法可以解决的问题需要满足两个条件: 整个优化问题可以分解为多个子优化...
Value-based 算法在学习过程中，通过与环境的交互来更新 Q 值，常见的更新方法包括Q学习或Sarsa算法。这...
基于模型的强化学习（Model-Based Reinforcement Learning）是一种通过学习环境模型来进行决策和规划的强化学...
1. Model-Based RL 1.1 Introduction 之前我们学习的都是Model-Free的方法,即我们需要通过一些来自真实环境的experience来学习 value function 以及 Policy来解决某个问题。而Model-Based的方法则是借助来自真实环境的experience来学习一个model(图中卡通的地球),然后借助这个学到的model进行决策。
在学习强化学习的过程中,有两个名词早晚会出现在我们面前,就是Model-Based 和Model-Free。在一些资料中,我们经常会见到“这是一个Model-Based 的算法”或者“这个方法是典型的Model-Free的算法”的说法。“Model-Based”通常被翻译成“基于模型”,“Model-Free”通常被
下面介绍一下model-based的情况。 也就是说我们知道了世界的运转规律,在这个基础上找到最优的策略,使得value function取到最优值。 一般来说,强化学习的模型包括两个:决策模型和奖励模型。 如果是用马尔科夫模型,那么就是Markov Decision Process和Markov Reward Process,即MDP和MRP。
强化学习通常采用奖励反馈机制进行学习,智能体在环境中做出的不同决策获得不同的奖励,通过调整策略提高获取奖励的机会,从而实现学习。 Model-Based Reinforcement Learning是围绕着建立环境的模型而展开的强化学习,它主要包括模型的学习和利用两个过程。模型学习是指通过监督学习等方法,将智能体观察到的环境状态和动作作为...
1. Model-based方法的一般范式及内容逻辑顺序 这部分回顾了lecture 4中强化学习的一般范式，包含三个步骤。model-based方法是其中一个实例，其第一步是使用任意策略与环境交互，并将交互数据存入buffer中；第二步是用这些数据拟合环境的状态转移方程；第三步是利用模型（即状态转移方程已知的情况下）和环境...