Policy Gradient是一种on-policy的学习方式,由于采样效率低,存在学习缓慢的问题。因此研究人员开始设计off-policy的学习方式。TRPO于2015年提出,PPO于2017年提出。 3.基于模型(Model-based)的方法 对环境的运作机制建模,然后进行规划(planning)等。 Model-based systems aim to address this issue by learning an accu...
本文发现,如果仅将模型用于policy improvement,那么SVG 熵正则化 SAC 和简单的确定性转移模型便可达到sota效果。并且本文演示了:即使是short rollout,policy evaluation的过程对于model bias的敏感度也强于policy improvement【用于policy evaluation指的是使用模型给出的数据来调节值函数的值】 Related Work Method 本文将w...
Δp = -ε ∑x0w(x0)Vp 1st order gradient Δp = -(∑x0w(x0)Vpp)-1 ∑x0w(x0)Vp 2nd order Can we make model-based policy gradient more efficient? Analytic Gradients Deterministic policy: u = π(x,p) Policy Iteration (Bellman Equation): Vk-1(x,p) = L(x,π(x,p)) + V(...
主要内容有: 从DPG(Deterministic Policy Gradient)引入,解释当确定性环境变为随机环境后求梯度的方法。 SVG(Stochastic Value Gradient)算法,即在当前位置如何优化policy参数的问题。 2020年最新的MAAC(Model-Augmented Actor Critic)算法及实验结果。 总结 张伟楠副教授的个人主页:http://wnzhang.net 中国人工智能大会...
on-policy直译为同策略，即学习的方法和奖励的方法是相同的，每次学习和学习之后的奖励是相同的策略，...
Policy-Based Methods: 尝试直接用参数学习 policy 的近似，并且根据 policy gradient 去更新所学的 ...
通过这个模型,代理可以进行根据它进行推导和行动。 Model-free强化学习则是直接学习策略(policy),相关的算法有Q-learning、policy gradient等。 一个简单的判断标准是:如果训练之后,代理必须通过预测下一个状态和报酬来采取行动,那么就是model-based强化学习算法,否则就是model-free强化学习算法....
Policy gradient methods based on REINFORCE are model-free in the sense that they estimate the gradient using only online experiences executing the current stochastic policy. This is extremely wasteful of training data as well as being computationally inefficient. This paper presents a new modelbased ...
Key: model-based reparameterization policy gradient method, smoothness regularization ExpEnv:mujoco Leveraging Pre-trained Large Language Models to Construct and Utilize World Models for Model-based Task Planning Lin Guan, Karthik Valmeekam, Sarath Sreedharan, Subbarao Kambhampati ...
本文对应课程中的Lecture11和12, 第一部分是如何对环境模型进行学习,第二部分是在model learning的基础上进行Policy learning。 1. Model Learning model learning部分的内容逻辑顺序依然是从易到难,从基础版的naive approach出发,每发现其中的一些问题,就将该问题可行的解决方法加入到原先的算法中。