RL的形式化 RL求解算法 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...
Model-based RL）是两种在控制论和机器学习领域内广泛研究和应用的方法。尽管
那么RL-Driven就是从另一个点——采样分布尽可能接近原分布来进行突破。
模型预测控制(Model Predictive Control, MPC) 是一种在工程控制领域广泛应用的高级控制方法，它通过解决...
最近被model-based RL圈粉了，主要是因为在做一项跟进MuZero/EfficientZero的工作 这里说一下大名鼎鼎的...
模型预测控制，还涉及了最优控制与自适应控制。--- 补充一个相关 video lecture：以及 slides：...
因此绝大多数硬性注意力模型都是通过强化学习（Reinforcement Learning，RL）方法来实现。在后续应用方面，...
这就意味着对于后验分布的近似会很明显的与假定的先验分布相偏离。这就可能导致在前面的过程中没有被发现的潜在变量在后面的推理过程中没有产生什么预测效果。我们使用了一个离散的变量来处理这个问题。 就像在图二中展示的那样,我们提出了一种随机的模型,将潜在变量离散成0和1,同时训练一个基于LSTM的辅助RNN自回归...
更多的所谓model-based RL，其实只是MPC with model approximation。连MCTS都懂在horizon末尾加V函数来近似...
MPC是model using的一种方式，Dyna也是model using的一种方式。传统的MPC不会显式地学习一个policy或者...