Value-based 算法在学习过程中，通过与环境的交互来更新 Q 值，常见的更新方法包括Q学习或Sarsa算法。这...
2.1 VQ-VAE Encoder:通过Transformer Encoder得到T个embeddings（完成空间维度的约简），并将这T个embedd...
我现在能想到model-based的缺点在于，model的误差不可避免，而对于AC结构的DRL来说，s',a'的误差还可...
Model-free方法实现起来较为简单直接，特别是方法如Q-learning和SARSA。
2. <灵活性与适应性>:Model-Free方法直接从环境和经验的交互中学习,使其能够在环境变化时快速适应,对于动态和不确定的环境尤为有利。 3. <算法多样性与创新性>:Model-Free方法包括了多种不同的算法,如Value-Based、Policy-Based和Actor-Critic等,这些算法各有特点,可以根据具体任务需求进行选择和调整。 4. <技...
2. mb需要拟合dynamics model，目前用nn做近似的工作比较少，因为样本数量少会过拟合，而不使用nn的话...
另一个最近研究比较热的就是vision-based model predictive control，也是用到了model-based的思想。AlphaG...
Model-free 性能好，但是需要大量samples Model-based Sample-efficient，但是estimator相对简单，因为很多...
首先分析下主流的model-free方法非常流行的原因。model-free 的代码实现难度相对于model-based 的而言，...
首先分析下主流的model-free方法非常流行的原因。model-free 的代码实现难度相对于model-based 的而言，...