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Model-Free RL 中,我们通常直接学习最优策略\pi(a|s)\或最优价值函数V(s)\或Q(s, a)\,而无需显式地构建环境模型P(s'|s, a)\和R(s, a)\。而在 MBRL 中,我们首先学习环境模型P(s'|s, a)\和R(s, a)\,然后利用这些模型进行规划和决策。也就是说,我们通过与环境交互,收集轨迹数据\left...
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...
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...
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; ...
在Model-Based强化学习中,我们通常先建立一个环境模型,然后使用这个模型来优化策略或价值函数。策略迭代和价值迭代是两种实现这一目标的主要方法。下面我们将详细介绍这两种方法。 一、策略迭代 策略迭代是一个两阶段的过程,它交替进行策略评估和策略改进,直到收敛到一个最优策略。策略评估阶段用于估计当前策略下的价值函...
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。
强化学习(三)用动态规划(DP)求解 本节主要讨论已知MDP情况下的两个核心任务:预测(prediction)和控制(control),他们对应到强化学习面对的两个根本性问题 预测任务 prediction:如何根据策略 的奖励估计价值 prediction 对应到 贡献度分配...
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...
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; ...