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...
一、Model - based（基于模型）- 可以把它想象成你在玩一个新游戏，手里有游戏的攻略。这个“攻略”...
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...
1.理论基础差异 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 Model-based方法通常需要更多的...
基于价值（State-Action Value-based） 的算法首先确定最优状态-动作价值，再由此派生出最优策略。我们...
sample efficiency【Model-free -> Model-Based】 model-based算法就是专门解决sample-efficiency问题,通过先对环境建模,然后利用环境模型与agent进行交互,采集轨迹数据优化策略,整个建模流程中,planning步骤至关重要,正是通过在learned model基础上做planning才提高了整个强化学习算法迭代的效率,但是环境模型在学习过程中难免...
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...
Model指的是针对环境的建模,即输入Action,环境的响应:Reward和State。 Model-Free:环境对输入的响应就是一个映射,without model,如常见的深度强化学习DQN/A3C/PPO等; Model-Based:环境对输入的响应是统计概率分布P(s_new|s,a)及P(r|s,a),如动态规划等传统强化学习方法。... ...
强化学习之 免模型学习(model-free based learning) 蒙特卡罗强化学习 与 时序查分学习 部分节选自周志华老师的教材《机器学习》 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