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...
model-based和model-free 在model-based方法中,环境是白盒的,也就是说在某个状态下采取某个动作,我们知道其转移到下一个状态的概率分布;而在model-free方法中,环境是黑盒的,我们只知道在某个状态下采取某个动作之后,环境会给一个具体的状态作为输出,至于输出这个状态的转移概率是不知道的。显然,实际生产中,model...
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...
在强化学习的研究中，基于模型的强化学习（Model-Based RL）和无模型强化学习（Model-Free RL）是两个...
Model-Based强化学习:策略迭代与价值迭代的探索 在强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)的广阔领域中,Model-Based方法是一种基于对环境模型的理解来制定决策的策略。这种方法依赖于对环境动力学的精确建模,即了解状态转移概率和奖励函数。在知道这些模型信息的情况下,我们可以利用动态规划(Dynamic Programming,简称DP)来...
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 ...
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; ...
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。
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 ...
除了model-freelearning,哺乳动物还能进行更复杂的学习——在已知环境的统计特征(例如,状态转移概率)下的强化学习过程为model-based RL。 Model-based RL的神经机制 行为学实验表明,对于哺乳动物,若当前任务与其先前所学的某一任务类似时,学习所需的时间更短。...