一:价值函数估计 上回书说到在model-based环境下的动态规划解决强化学习方法,但是在大部分情况下,我们的环境并不是白盒的,而是无模型环境的(model-free),即环境的状态转移函数或奖励函数不可知,这就导致我们无法去直接计算出环境价值和动作-环境价值(因为少了状态转移函数更新方程无法计算),所以我们只能通过和环境交...
Model-free control解决 cliff-walking问题 问题描述: 代码地址:利用Q-learning解决Cliff-walking问题_cliff walking-CSDN博客 """ 1、超参数定义 2、Q-learning策略下的悬崖最优路径规划 2.1、悬崖创建 2.2、重置悬崖环境 2.3、加入路径规划策略 2.4、训练 2.5、关闭悬崖环境 3、画图 """ import random import num...
在学习强化学习的过程中,有两个名词早晚会出现在我们面前,就是Model-Based和Model-Free。在一些资料中,我们经常会见到“这是一个Model-Based 的算法”或者“这个方法是典型的Model-Free的算法”的说法。“Model-Based”通常被翻译成“基于模型”,“Model-Free”通常被翻译成“无模型”。可能有人会问:为什么会有这...
使用DP方法解环境MDP已知(model-based)情况下的prediction和control问题:强化学习笔记(3)—— MDP中的prediction和control问题 使用α-MC方法和TD(0)方法解环境MDP未知(model-free)情况下的prediction问题:强化学习笔记(4)—— 无模型(model-...
1.2 model-free RL 无模型强化学习通过和环境进行交互来解决问题 Agent不能直接获取状态转移矩阵P和奖励函数R Agent的每次交互过程,会采集一条轨迹(Trajectories/episodes),Agent要收集大量的轨迹,然后从中获取信息,改进策略,以求获得更多的奖励 一条轨迹是一个 “状态、动作、奖励” 序列,如 下面介绍...
上次讲到强化学习的问题可以分成model-based和model-free两类,现在我们先看看model-based,我们复习一下强化学习的3个组成部分:model,policy和value function: model:包括状态转移模型和奖励模型; policy:从状态到决策的函数(或映射); value function:指的是处于某个状态的时候未来收益的折现期望值; ...
由于现实世界当中,很难获得环境的转移概率,奖赏函数等等,甚至很难知道有多少个状态。倘若学习算法是不依赖于环境建模,则称为“免模型学习(model-free learning)”,这比有模型学习要难得多。 1. 蒙特卡罗强化学习: 在免模型学习的情况下,策略迭代算法会遇到几个问题: ...
Model-based方法适合于那些环境模型已知或易于建模的任务,例如棋类游戏。Model-free方法则广泛应用于那些环境难以建模或模型不准确的领域,比如自然语言处理或图像识别任务。 常见问答: 问:Model-free强化学习在哪些场景下更有优势? 答:在那些环境模型难以获得或者模型不够准确的场景下,Model-free方法通常更受青睐。例如,...
强化学习-4:无模型预测 model-free prediction 对于Env来说,属于MP,但是不是参数已知的MDP 比如元组中a、s、P的关系不确定 or 未知 Prediction -> Control Evaluation -> Optimization 蒙特卡洛法 Monte-Carlo learning 基于大数定律: \(V(s) -> V_\pi(s)\) as \(N(s)->\infty\)...
在上一文介绍了RL基础概念和MDP后,本文介绍了在model-free情况下(即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss'),如何进行prediction,即预测当前policy的state-value function v(s)从而得知此policy的好坏,和进行control,即找出最优policy(即求出q*(s, a),这样π*(a|s)就可以立刻知道了)。