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...
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...
这就类似model - based。它会根据这个已知的模型去提前规划一系列的动作，来达到最好的结果，就像你看着...
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。这有点不符合我们的直觉,例如和我...
Model-based学习算法基于马尔可夫决策过程(MDP)的完整定义,包括状态转移和奖励函数的建模,这需要对环境有一个准确的描述或估计。相比之下,Model-free学习方法如Q-learning和策略梯度算法,仅基于从环境中收集到的奖励信息,不需要对状态转移概率进行建模。 2.学习过程与效率 ...
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-Based：由于可以模拟多种情况，可能更快找到最优策略。通常样本效率更高，因为可以从模型中生成额外...
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习中的一个子领域,用于解决决策问题。在强化学习中,主要分为两大类:模型自由(Model-Free)和模型基础(Model-Based)。 什么是模型自由(Model-Free)的强化学…
序列模型与生成模型 model free model based 序列模型 判断model-based和model-free最基本的原则是:有没有可依据的model,也就是经过policy得到action之前,它是否能对下一步的状态和回报做出预测,如果可以,那么就是model-based方法,如果不能,即为model-free方法。
Model-based强化学习通过一个代理(agent)来尝试理解环境,并且建立模型来表示这个代理。这个模型希望学习到两个函数: 状态转移函数(transition function from states ) 报酬函数(reward function ) 通过这个模型,代理可以进行根据它进行推导和行动。 Model-free强化学习则是直接学习策略(policy),相关的算法有Q-learning、po...