关注公众号Oliver the Cat,获取更多学习笔记和金融量化研究内容 niko的学习笔记-RL-Model-Free Control 这一节我只看了书。 许老师的课上好像把eligibility trace方法的sarsa(λ)和这些算法一起讲了。 等我看完课和书上对应章节再更新 Monte Carlo Control MC policy with
1. Time domain fault location of parallel transmission lines based on RL model 基于RL模型的双回线单端时域法故障定位更多例句>> 2) RL-SDS model RL-SDS模型3) RL-type implication RL型蕴涵 1. RL-type implication and Triple-I algorithm in Fuzzy reasoning; RL型蕴涵与Fuzzy推理的三I算法4...
Intro to RL and Bayesian Learning • History of Bayesian RL • Model-based Bayesian RLLearning, Bayesian
首先介绍 Model-based RL 。其中讨论了 Alpha 系列(基于蒙特卡洛树搜索),以及 Dream to Control 。 接着,介绍了 Meta-RL 。 接下来讲一讲 Priors ,从之前学过的东西中抽取中有用的知识。 Multi-agent RL 。 小细节 Model-based RL 从经验中学习一个 Model ,然后从 Model 上仿真学习。 AlphaGo to AlphaZer...
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,以及不知道奖励会是多少。在这种情况我们并不能做规划,因为你不知道下一步会遇到什么。这时候,我们需要改变策略,采用先做实验再估计的方法。具体而言我们有两种方法,Monte-Carlo以及Te...
Awesome Model-Based Reinforcement Learning This is a collection of research papers for model-based reinforcement learning (mbrl). And the repository will be continuously updated to track the frontier of model-based rl. Welcome to follow and star! [2025.02.06] New: We update the ICLR 2025 paper...
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)。
数据增强：扩散模型因其强大的泛化能力被用于增强训练数据，S4RL等算法在离线学习环境中展现了显著效果，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。规划器：Diffuser模型能有效规划长时轨迹，为后续的多任务和元强化学习算法提供了有力的支持。优点与局限：优点：扩散模型的生成能力为强化学习带来了新机遇，特别是在高维...
Diffusion Model + RL 系列技术科普博客（8）：强化学习中的扩散模型应用概览 强化学习中的模型性能提升一直依赖于模型的革新。扩散模型在图像生成和视频生成中的卓越表现，促使研究者们探索如何将其融入强化学习算法。这篇博客基于《生成扩散模型综述》[3]，探讨了扩散模型在强化学习中的具体应用，评估了...