model-based:知己知彼,百战百胜 Model-free:两耳不闻窗外事,一心只读圣贤书 总结 RL的形式化 首先我们定义强化学习中的马尔可夫决策过程MDP,用四元组表示: 对于上面,我们先理解T,其表达了环境的不确定性,即在当前状态s下,我们执行一个动作a,其下一个状态s'是什么有很多种可能。这有点不符合我们的直觉,例如和我...
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...
DeepMind团队使用元强化学习框架(meta-RL framework),探究大脑中两套强化学习系统之间的关系。该研究发现,二者之间存在一定的联系,会相互影响,但并非严格按照model-free与model-based进行区分(Wang et al., 2018)。具体而言,PFC中形成的model-based learning可能...
Model-free RL直接从真实样本中学习value function,Model-Based RL直接从真实样本中学习model,然后借助model生成虚拟的样本,借助虚拟样本来plan获得value function。那能否结合一下?这就是Dyna的思想,即从真实样本中学习一个model,model生成虚拟样本,再同时借助虚拟和正式样本进行learning和planing以获得value function,算法...
1.解释一下MODEL-FREE和MODEL-BASED RL假设背后存在了一个马尔科夫决策过程,其分五个部分: S表示状态集(states); A表示动作集(Action); Ps′s,a表示状态s下采取动作a之后转移到s'状态的概率; Rs,a表示状态s下采取动作a获得的奖励; γ是衰减因子。
解释题目Introduction1解释一下MODEL-FREE和MODEL-BASED.PDF,一.解释题目(Introduction) 1. 解释一下MODEL-FREE 和MODEL-BASED RL 假设背后存在了一个马尔科夫决策过程,其分五个部分: S 表示状态集 (states) ; A 表示动作集 (Action) ; Ps′s,a 表示状态 s 下采
强化学习课程学习(4)——基于Q表格的方式求解RL之Model-Based类型的方法,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Model指的是针对环境的建模,即输入Action,环境的响应:Reward和State。Model-Free:环境对输入的响应就是一个映射,withoutmodel,如常见的深度强化学习DQN/A3C/PPO等;Model-Based:环境对输入的响应是统计概率分布P(s_new|s,a)及P(r|s,a),如动态规划等传统强化学习方法。
文章要点:这篇文章提出了temporal difference models(TDMs)算法,把goal-conditioned value functions和dynamics model联系起来,建立了model-free和model-based RL的关系,结合了各自的优点,既利用dynamics里丰富的信息,也超过了直接model based RL的效果。 具体的,一个model based RL的问题可以看求动作序列,同时满足状态转...
2. 结合 连续的 Q-learning 和 学习到的模型,来加速学习的过程。 除了提出一种改善的 model-free DRL 算法之外,本文也结合了 model-based RL 来加速学习过程,而没有扔掉 model-free 方法的优势。 一种方式是:对于 off-policy 算法,例如:Q-learning 结合由一个 model-based planner 产生的 off-policy experie...