二、Model-Based RL 的基本思想 MBRL 算法的核心思想是,通过学习环境的动态模型和奖励函数,利用这些模型进行规划和决策,从而提高样本效率。与 Model-Free RL 直接学习策略或价值函数不同,MBRL 首先学习环境的内在模型,然后利用这个模型来指导策略的学习和执行。 这里的核心在于「环境模型」,指的是环境的动
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。
正如基本的Dyna由MFRL中基于价值算法的基础上增加了一个作为“数据增强器”的Model得到，我们也可以对基于策略的算法，比如最基本的策略优化算法增加一个“数据增强器”。我们将这个算法称为MBPO，它出自论文《When to Trust Your Model：Model-Based Policy Optimization》：MBPO算法基本框图 要注意的是，以上算法框图...
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)来求解最优策略。 本文将详细介绍两种Model-Based...
基于模型的强化学习算法(Model-Based Reinforcement Learning, Model-Based RL) 就很好地体现了以上这句话的精神本质。该类算法一般先从数据中学习环境模型,然后基于学到的环境模型对策略进行优化,从而实现了“有法”和“有形”。 引言:强化学习面对实际落地场景急需解决的是样本效率低下的问题。基于模型的强化学习方法...
在强化学习(Reinforcement Learning, RL)领域,model-based和model-free是两种主要的学习方法。它们之间的核心区别在于是否以及如何构建一个表示环境动态性的模型。以下是对这两种方法的详细比较: 一、定义及基本思想 Model-Based方法 定义:Model-Based方法通过学习和利用环境的模型来进行决策。这个模型通常是一个关于状态转...
像Q-Planning、Dyna-Q都是最早期的Model-Based RL。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...
此前学习的大多数算法其实都是属于Model Free RL的范畴,如Q-learning、Policy Gradient以及A3C、DDPG等等。这些无模型RL算法通过智能体与环境的交换来不断试错,对价值函数或策略函数进行估计,不对环境进行建模也能找到最优的策略。 Model Based RL,即基于模型的RL,则是通过交互得到的数据去拟合一个环境的模型(如状...
和有模型的强化学习 虽然RL已被广泛地研究和大量的RL方法被开发并被广泛用于执行控制任务,但仍然存在一些问题。为了实现良好的性能,无模型的RL(MFRL)算法(不学习控制系统的动态模型以学习最优控制... 强化学习(RL)是一种通过与环境交互来获得最优控制策略的有效学习方法。然而,RL在执行连续控制任务时面临许多挑战。
文章要点:这篇文章就和标题一样,做了很多个model based RL的benchmark。提供了11种 MBRL和4种MFRL算法以及18个环境。文章把MBRL算法分成三类: Dyna-style Algorithms Policy Search with Backpropagation through Time Shooting Algorithms 然后给出了实验结果 ...