由于现实世界当中,很难获得环境的转移概率,奖赏函数等等,甚至很难知道有多少个状态。倘若学习算法是不依赖于环境建模,则称为“免模型学习(model-free learning)”,这比有模型学习要难得多。 1. 蒙特卡罗强化学习: 在免模型学习的情况下,策略迭代算法会遇到几个问题: 首先,是策略无法评估,因为无法做全概率展开。此时...
7月4日下午16:30发布,来源于书籍《Reinforcement Learning: State of the Art》
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习中的一个子领域,用于解决决策问题。在强化学习中,主要分为两大类:模型自由(Model-Free)和模型基础(Model-Based)。 什么是模型自由(Model-Free)的强化学习? 模型自由的强化学习不依赖于环境的内部模型。换句话说,它直接从与环境的交互中学习如何采取行动。这种方法的代...
2. 我们评价几个 naive 的方法来融合学习到的模型 和 model-free Q-learning,但是表明在我们连续控制任务上几乎没有影响; 3. 我们提出将 局部线性模型 和 局部 on-policy imagination rollouts 来加速 model-free 连续的 Q-learning,并且表明这个操作在样本复杂性上产生了巨大的改善。 Background: Model-Free Re...
强化学习基础学习系列之model-free/planning/model-base/dyna方法总结,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
二、Model - free（无模型）- 还是用游戏来举例，这就好比你在玩一个完全不知道规则的游戏，只能通过...
利用用户控制进行Q-learning 人为介入的model-free强化学习有两个挑战:(1)维护包含大量信息的用户输入(2)尽量最小化与环境的交互次数。如果用户输入是按照建议进行控制,始终忽略建议并采取不同的行动会降低用户输入的质量,因为人类依赖于他们的行动反馈来执行实时控制任务。在这种情况下,很难配置像TRPO这样流行的策略算...
四、无模型（Model-free）算法分类 1. 查找表与函数 较简单的算法将策略或值作为查找表来实现，而较...
随着学习的深入,你会了解更多的Model-Free 算法。现在,你可以先建立一个基本的印象。例如,Q-Learning 是通过不断求解一个状态下的动作估值函数 ?(?, ?) 来进行策略学习的,它并没有采用先根据统计结果做出一个模型再做规划的方法,而是直接以类似查表的方法,估算 ?(?, ?)中每个“小格子”的值,从而进行建模和...
Model-Free Reinforcement Learning with Continuous Action in Practice Reinforcement learning methods are often considered as a potential solution to enable a robot to adapt to changes in real time to an unpredictable environm... T Degris,PM Pilarski,RS Sutton - American Control Conference 被引量: ...