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...
在学习过程中有两个策略,Target policy \pi(a|t) 是用来计算值函数的策略,计算并更新某个动作在target policy下有多少价值;Behavior policy \mu(a|t) 是用来采样的策略,生成大量样本a-t pair用来学习。在on-policy learning中,这两个策略是一样的,这就导致了,在计算值函数的时候,我们总是有一定的几率去探索...
《白话强化学习与PyTorch》一书将带你紧扣Model-Free 思想下的算法族和算法体系进行讨论,这些都是理解强化学习思维的重点。 本书希望服务的读者,主要是对强化学习感兴趣,但掌握的知识比较有限的读者,因此,只能在有限的篇幅内进行适当的取舍,以强化学习为主线,串联讲解必须掌握的知识点,并通过前后呼应的方式让读者跟随...
人为介入的Model-Free强化学习(Model-Free RL with a Human in the Loop) 为了在最小限度的前提假设下进行共享控制远程操作,我们设计了一种model-free深度强化学习算法,用于共享自主。这一想法的关键是,根据环境观察与用户输入的智能体行动,学习其中的端到端映射内容,并将任务奖励作为唯一的监管形式。 从代理的角度...
这时就可以考虑使用model-free的强化学习方法 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 ...
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model-free RL的两种...
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: ...
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; ...
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,对于高度复杂的环境,如多玩家游戏或者现实世界的交通场景,准确建立一个全面的环境模型可能是不可行的或代价过高的。Model-free方法允许系统直接从交互中学习,无需对环境进行全面的建模...
本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 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