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...
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”通常被翻译成“无模型”。可能有人会问:为什么会有这...
一、Model - based（基于模型）- 可以把它想象成你在玩一个新游戏，手里有游戏的攻略。这个“攻略”...
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。这有点不符合我们的直觉,例如和我...
答:选择Model-based还是Model-free方法通常取决于几个关键因素:任务的复杂性、数据的可用性、对实时性的需求、以及计算资源等。如果任务环境相对简单,数据较为有限,且有足够的计算资源来构建和维护模型,Model-based可能是更好的选择。而在环境模型难以构建或者需要大量实时交互数据的情况下,Model-free方法更为适用。
模型自由(Model-Free)的强化学习 在这个应用中,一个模型自由的方法可能会直接通过与环境(即,道路、交通规则等)的交互来学习最佳的驾驶策略。汽车每做出一个动作(例如,加速、减速、转弯)都会得到一个即时的反馈(奖励或惩罚),然后用这些数据来不断更新它的决策策略。
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...
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。
序列模型与生成模型 model free model based 序列模型 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。
model-free是指在训练中没有任何的先验的外观或者形状等模型。model-based是基于人为的外观等模型。一般来说，model-free没有model-based运用广泛。基于模型的设计是一种用数字化和可视化的方法来解决问题和设计相关复杂控制的算法,是一种信号处理和通信系统。它被广泛应用在许多动向控制、工业设备、航空航天...