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...
同样,最优策略是具有最优价值函数的策略。 Model(模型) 模型是智能体对环境的表示。学习可以分为两种类型——基于模型的学习(model-based)和无模型(model-free)的学习。在基于模型的学习中,智能体(agent)利用以前学习的信息来完成任务,而在无模型的学习中,agent仅仅依靠反复尝试的经验来执行正确的操作。比说你想更...
这一课,我们处理在不知道环境的情况下值函数预测问题,也就是所谓的Model-Free Prediction,参考资料:David Silver 的强化学习公开课。 Model-Free Reinforcement Learning #1 Model-Free Model-free是指对于马尔科夫决策过程(MDP)中的环境机制一无所知,具体而言是指给定当前状态,agent采取动作后并不知道下一步状态在哪...
然而，模型自由（Model-Free）学习策略在面对未知环境时，虽然样本效率较低，但其灵活性和适应性使其在...
卢宗青：好的，我先回应一下冠亚刚才提到的问题。首先，无模型强化学习（Model free RL）和 Control 解决的其实是相同的问题，面临的数学问题也是一样的，只不过解法不同罢了。我一直在从事强化学习相关工作。对于机器人，尤其是人形机器人的解法，我们侧重的角度可能和大家不太一样。从人的角度来看，我们更多基于一...
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)。
基于模型的(Model-based) 无模型强化学习方法 基于模型的强化学习方法(动态规划)的前提是知道环境的状态转移概率,但在实际问题中,状态转移的信息往往无法获知,由此需要数据驱动的无模型(model-free)的方法。 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法 在无模型时,一种自然的想法是通过随机采样的经验平均来估计期望值,此即蒙特卡罗法...
Model(模型) 模型是智能体对环境的表示。学习可以分为两种类型——基于模型的学习(model-based)和无模型(model-free)的学习。在基于模型的学习中,智能体(agent)利用以前学习的信息来完成任务,而在无模型的学习中,agent仅仅依靠反复尝试的经验来执行正确的操作。比说你想更快地从家里到办公室。在基于模型的学习中...
在 DeepMind Control Suite 和 Atari Games 中的复杂任务上，CURL 优于以前的 pixel-based 的方法（包括 model-based 和 model-free），在 100K 交互步骤基准测试中，其性能分别提高了 2.8 倍以及 1.6 倍。在 DeepMind Control Suite 上，CURL 是第一个几乎与基于状态特征方法的 sample-efficiency 和性能所...
可以发现这里涉及到的两个方法都是针对转移概率P已知的情况,转移概率P已知,这样我们才能计算出期望,我们称这类方法是模型已知的方法model based。但是现实生活中还存在许多模型未知的情况,即状态转移概率P未知,只能通过环境的反馈来估计得到,这就是model free方法,这类方法我们将在下期介绍。