Model-based学习算法基于马尔可夫决策过程(MDP)的完整定义,包括状态转移和奖励函数的建模,这需要对环境有一个准确的描述或估计。相比之下,Model-free学习方法如Q-learning和策略梯度算法,仅基于从环境中收集到的奖励信息,不需要对状态转移概率进行建模。 2.学习过程与效率 Model-based方法通常需要
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...
一、Model-Free vs Model-Based 从这一章开始,我们进入这个系列教程对RL的分类体系中的第三个类别:基于模型的强化学习(Model-Based Reinforcement Learning, MBRL)。 与之相对地,我们之前介绍的那些方法,可以称作无模型强化学习(Model-Free RL),因为它们直接学习策略函数或者价值函数,并没有对环境进行建模。也就是...
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。
Model-free 的区别是什么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 ...
1. Model-Based RL1.1 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。
上次讲到强化学习的问题可以分成model-based和model-free两类,现在我们先看看model-based,我们复习一下强化学习的3个组成部分:model,policy和value function: model:包括状态转移模型和奖励模型; policy:从状态到决策的函数(或映射); value function:指的是处于某个状态的时候未来收益的折现期望值; ...
摘要Model-based强化学习(MBRL)比Model-free强化学习(MFRL)更加sample efficient。目前对于MBRL的研究没有标准,作者们可能会使用自己设计的环境、一些闭源且不能复现的结果。本文收集了大批MBRL算法,并在18个为MBRL特别设计的基准环境上按照统一的设置运行。本文还描述了三个未来MBRL研究的关键挑战:动力瓶颈、规划...
Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration 本文提出了连续动作空间的深度强化学习算法。 开始正文之前,首先要弄清楚两个概念:Model-free 和 Model-based。引用 周志华老师的《机器学习》中的一段话来解释这个概念,