强化学习 Model-Based 和 Model-Free

最新推荐文章于 2025-01-04 00:15:46 发布
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分类专栏： 强化学习 文章标签： 强化学习
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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),如动态规划等传统强化学习方法。

Reinforcement Learning强化学习系列之一：model-based learning
luchi007的专栏
09-03 1万+
前言在机器学习和深度学习坑里呆了有一些时日了，在阿里实习过程中，也感觉到了工业界和学术界的一些迥异，比如强化学习在工业界用的非常广泛，而自己之前没有怎么接触过强化学习的一些知识，所以感觉还是要好好的补一补更新一下自己的知识库，以免被AI时代抛弃。强化学习初识强化学习要素强化学习可以用下面这张图表示： 从上图可以看出，强化学习的要素是： 1. Agent（图中指大脑） 2. Environm
强化学习经典model-free方法总结
Echooo的博客
10-24 4302
强化学习经典方法总结1. 基于值函数(value-based)的方法1.1 sarsa1.2 Q-learning1.3 DQN1.4 Double DQN1.5 Dueling DQN1.6 QR-DQN1.7 Rainbow2. 基于策略（Policy-based）的方法2.1 DPG2.2 DDPG3. 基于价值和策略(Actor-Critic架构)的方法 本文对强化学习的model-free经典方法做一个总结归纳，以便在使用方法或阅读文献时进行对比查找。本文的框架如图所示： 1. 基于值函数(va
学习强化学习无法避开的两个词：Model-Based与Model-Free
博文视点（北京）官方博客
09-06 5237
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：为什么会有这样两个算法呢？这就要从它们各自的含义说...
强化学习之 免模型学习（model-free based learning）
a1424262219的博客
07-19 1588
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“免模型学习（model-free learning）”，这比...
强化学习 之 Model Based Learning 概述
Test_tju的博客
12-28 1249
参考 1.强化学习传说：第五章 基于模型的强化学习 2.基于模型的强化学习比无模型的强化学习更好？错 3.[强化学习]区分Model-free和Model-based方法 概述 此前学习的大多数算法其实都是属于Model Free RL的范畴，如Q-learning、Policy Gradient以及A3C、DDPG等等。这些无模型RL算法通过智能体与环境的交换来不断试错，对价值函数或策略函数进行估计，不对环境进行建模也能找到最优的策略。 Model Based RL，即基于模型的RL，则是通过交互得到的数
model-based和model-free
qq_38205273的博客
03-31 5847
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。 或者： Model-free 以及Model-based 的最大区别是：是否有对环境建模。 Model-free 的算法不会对环境进行建模，直接根据和环境交互过程中产生的数据[公式] 来迭代算法。相反的是， Model-based 类的算法则会对环境进
model-based强化学习入门
小星AI
10-09 5302
参考视频：周博磊强化学习纲要 阅读本文前需要对强化学习model-free领域有一定的了解，可以查看我之前的文章：《强化学习实践教学》，《强化学习纲要（周博磊课程）》 之前介绍的算法例如DQN，DDPG，PPO都是**model-free（无模型）**的，这也是比较多人的研究领域，这些算法是智能体直接和环境互动获得数据，不需要拟合环境模型，智能体对环境的认知只能通过和环境不断大量的交互来实现。这样做的优点是通过无数次与环境的交互可以保证智能体得到最优解。往往在游戏这样的没有采样成本的环境中都可以用model
Model-Free Reinforcement Learning（无模型强化学习）详解-ChatGPT4o作答
最新发布
qq_46215223的博客
01-04 1263
Model-Free Reinforcement Learning（无模型强化学习）是一种强化学习方法，其中智能体（Agent）不需要事先了解环境的状态转移概率模型（Transition Model）或奖励函数（Reward Function），而是通过与环境的交互直接学习最优策略（Policy）或值函数（Value Function）。这是强化学习的核心方法之一，特别适合于动态、复杂或无法明确建模的环境。与Model-Based RL的对比：两种主要方法：目标：值函数的定义：贝尔曼方程（Bellman E
基于模型（model-based）的强化学习笔记
weixin_45504101的博客
05-03 1862
最近看到model-based强化学习方法，在这里做一个笔记 【废话】 我是控制专业做强化学习，在我看来强化学习最大的优势是model-free,也是最麻烦的地方，目前强化学习的改进就是从两方面下手：如何学的更好or学的更快。毕竟现实生活中不是都像游戏一样可以无成本等你学习。当时还没有学强化学习基本概念的时候，我就想为什么不把模型信息添加进去呢？ 目前控制方面，实用性最大的肯定还是PID（PID万岁~），只要有输出（这点和RL相似），调参数就可以，现在找一个会调PID参数的工程师很容易。现代控制理论最让人诟
（15-1）基于模型的强化学习：Model-based RL基础
码农三叔
04-10 1606
基于模型的强化学习（Model-based Reinforcement Learning）是强化学习的一个分支，其核心思想是代理（agent）试图构建和使用一个模型来描述环境（environment）的动态特性，然后利用这个模型来制定和优化决策策略，以最大化累积奖励。在本章的内容中，将详细讲解基于模型的强化学习的知识，为读者步入后面知识的学习打下基础。
强化学习中model-free和model-based
再来一下！
05-27 1397
特点Model-Free依赖环境模型是否学习方法学习环境模型并进行规划直接学习策略或价值函数计算复杂度较高，需要维护和利用环境模型较低，不需要显式的环境模型数据效率较高，通过模型可以进行模拟和规划较低，需要大量的交互数据适用场景环境模型已知或可估计环境复杂或难以建模示例算法动态规划、MCTS、Dyna-Q等Q学习、SARSA、DQN、策略梯度法等Model-based 和 model-free 强化学习算法各有优缺点，选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。
解释强化学习中model-based和model-free,online和off line，on policy 和 off policy的关系与区别
再来一下！
10-04 1683
解释强化学习中model-based和model-free,online和off line，on policy 和 off policy的关系与区别。
（深入理解）强化学习中Model-based和Model-free的区别是什么
热门推荐
qq_43391414的博客
11-28 1万+
强化学习方法分为Model-free和Model-based方法，那么这两种方法的区别在哪： 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<script type="math/tex" id="MathJax-Element-8"> </scrip...
初探强化学习(6)到底TMD什么是model-based和model-free(基于模型的强化学习和基于模型的强化学习 TMD的到底是什么)
qq_33328642的博客
03-16 4259
0 如何定义无模型和有模型 在实际应用中，根据agent是否通过与环境交互获得的数据来预定义环境动态模型，将RL分为模型化强化学习和无模型强化学,具体如图１所示。 1 有模型的中的模型model到底指的是什么？ ----基于模型的强化学习指先在与环境交互的数据中创建环境动态模型，然后基于该模型学习最优策略。它一般包含状态转移预测和奖励预测两个独立模型。如果两个模型可以准确描述真正的环境动态模型，那么当输入一个状态和动作时就不需要与环境进行实时交互，可以直接基于模型预测得到新的状态和动作奖励，从而极大地提高
基于模型与不基于模型的深度增强学习_[Model-based]基于模型的强化学习论文合集...
weixin_39564386的博客
11-22 244
最近组里在讨论接下来在强化学习这块的研究方向，在讨论之前，我们把强化学习各个子方向的论文都粗略过了一下，涉及到model-free/model-based/multi-agent/deep exploration/meta-learning/imitation learning/application/distributed training等方向。我想着当时查找阅读相关文章花费了不少精力，决定开...
区分Model-free和Model-based方法
This is bill的专属博客
11-20 7543
强化学习方法分为Model-free和Model-based方法，那么这两种方法的区别在哪： 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&lt;S,A,R,T&gt;&lt;S,A,R,T&gt;： SS：环境的状态空间 AA：agent可选择的动作空间 R（s，a）R（s，a）：奖励函数，返回的值表示在ss状态下执行aa动作的奖励 T(s′|s,a)T(s′|s,a): 状...
模型自由（Model-Free）和模型基础（Model-Based）的强化学习
cuisidong1997的博客
11-15 1127
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）的强化学习？模型自由的强化学习不依赖于环境的内部模型。换句话说，它直接从与环境的交互中学习如何采取行动。这种方法的代表性算法有Q-learning和SARSA。与其他技术的对比： 相较于监督学习，模型自由的强化学习更加强调通过实践来学习。
Model based RL概述
weixin_42301220的博客
04-22 3797
文章目录参考资料1. Model based vs Model free1. Model-based2. Model-free3. 经验的其他用途 参考资料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/102197348 1. Model based vs Model free 1. Model-based 强化学习中所说的model-based并不是已知环境模型,或者已知状态转移概率。而是要从经验中学习到一个环境模型或者其他映射,并利用这个learned model 加速策略选代的进程。 m
model-based和model-free的区别
05-31
在强化学习中，Model-Based 和 Model-Free 是两种不同的方法。 Model-Based 强化学习是指使用环境模型来预测环境的状态转移和奖励信息，然后利用这些信息来选择最优策略。该方法的优点是能够更加有效地利用有限的样本数据，提高学习效率。但是，该方法需要建立准确的环境模型，因此在环境模型不准确的情况下，该方法的性能可能会受到影响。 Model-Free 强化学习则不需要建立准确的环境模型，而是直接通过试错来学习最优策略。该方法的优点是比较灵活，能够适应各种环境，但是需要更多的样本数据来完成学习。 因此，Model-Based 和 Model-Free 强化学习方法各有优缺点，具体使用哪种方法需要根据具体的应用场景来决定。
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