1.理论基础差异 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...
“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...
可以看到agent从一个开始乱走的小白变得越来越聪明,这从算法的角度来看,可以看作是一个求解过程,所以当然涉及求解算法(也就是强化学习算法),而这个算法可以分为Model-based和Model-free。 model-based:知己知彼,百战百胜 Model-based的思想:我们前面不是说了吗,我们人是知道环境的一切的,即那个MDP四元组,现在是机器...
Model-Based：需要有能力获取并处理大量环境信息来构建模型。Model-Free：无需了解环境的全部细节，只需要...
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...
“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：...
二、无模型算法采用迭代解决方案在上篇文章中，我们提到，Value-based 和 Policy-based 的算法，都有 4...
model based rl训练环境动态模型，model free不学环境动态模型
Model-free则类似黑盒，整个Model是未知的，但可通过得到反馈来设置学习策略，也比Model-based有更大的...