1、Stochastic Lower Bound Optimization (SLBO)，出自《Algorithmic framework for model-based deep reinforcement learning with theoretical guarantees》；2、BMPO，出自论文《Bidirectional model-based policy optimization》；3、M2AC，出自论文《Masked model-based actor-critic》；在有关的论文中，除了介绍这些算法...
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...
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方法通常需要更多的先验知识和计算资...
Model-free强化学习则是直接学习策略(policy),相关的算法有Q-learning、policy gradient等。 一个简单的判断标准是:如果训练之后,代理必须通过预测下一个状态和报酬来采取行动,那么就是model-based强化学习算法,否则就是model-free强化学习算法.
在第四章, 我们没有使用到机器学习。 虽然也有预测, 但是它是基于启发式算法的, 经过统计就可以得到结果, 没有优化的的过程。 本章会开始讨论基于机器学习的推荐算法。 我们成为基于模型的推荐算法 model-based。 我们可以把任务描述成, 预测用户 和物品 ...
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(如状态转移概率P、奖励函数R等等)。通过对环境进行建模,就可以使用动态规划相关的算法在每一步执行最优动作了。 区分是否基于模型,参考资料3中给出了一个比较好的方法。“如果你想查看这个强化学习算法是model-based还是model-free的,你...
基于模型的测试,即 Model Based Testing,简称 MBT。 1.1、基本原理 通过被测系统的流程逻辑模型,结合个性化算法和策略来遍历流程模型,以此生成测试用例场景。基于模型的测试的有效性主要体现在它提供了测试场景自动化的可能。如果是一个机器可读的模型,并且具有定义良好的行为解释,那么原则上可以通过遍历自动地派生测试用...
Instance-basedLearning是一种基于相似性度量的学习方法。它根据已有的实例或样本来进行学习和预测。该方法的核心思想是利用已有的数据集来建立一个实例的集合,通过比较新样本与训练集中的实例之间的相似程度来进行分类或预测。实例的相似性通常通过距离度量进行计算,如欧几里得距离、曼哈顿距离等。在预测时,算法会找到与测...
基于超图的半监督多视图聚类模型(Semi-supervised Multi-view Clustering Model Based on Hypergraphs, SMCMH)是一种结合了半监督学习、多视图学习和超图表示的聚类方法。 这种模型在处理具有多个视角或模态的大规模数据集时特别有效,比如图像、文本和音频数据,其中每个视角都可能携带关于同一对象的不同信息。