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...
在强化学习中,所谓的基于模型model-based是指智能体能够学习环境或者给定环境的模型,这里的环境模型是指能够预测状态转移概率以及奖励的函数。本章将介绍基于动态规划思想的model-based方法来解决简单的强化学习问题。 1. 动态规划思想 利用动态规划的方法可以解决的问题需要满足两个条件: 整个优化问题可以分解为多个子优化...
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...
在强化学习里，model - based和model - free是两种不同的学习方式。一、Model - based（基于模型）- ...
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...
Value-based 算法在学习过程中，通过与环境的交互来更新 Q 值，常见的更新方法包括Q学习或Sarsa算法。
然后在模拟出来的序列中应用无模型强化学习(按你喜欢的即可) 蒙特卡罗·控制→蒙特卡罗搜索(Monte-Carlo Search) SARSA→→TD搜索 3.3 Simple Monte-Carlo Search 给定模型 $\mathcal{M_v}$ 以及一个虚拟策略 $\pi$ ,对于任意属于动作空间中的动作 $a$,基于目前的真实状态 $s_t$ 生成 $K$ 个虚拟的序列,即...
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; ...
问:Model-based方法在强化学习中有哪些优点? 答:Model-based方法的主要优点在于它的高效性和计划能力。因为有了环境模型的帮助,算法可以预测未来的情况,从而进行有效的规划。这种方法通常在已知环境中学习速度快,需要的交互数据较少,且能够更好地进行长期规划。
Model这个概念在强化学习里面其实是比较特殊的,在平时说训练监督学习、无监督学习等算法中model就是预测数据模型本身,而在强化学习中,最终的输出是通过策略π \piπ实现的,但是我们从来不会把ploicyπ \piπ称之为model。我们是把环境称之为model。所以在强化的算法或者论文中,我们一般称之为环境的模型,如果是策略...