[Note In progress] Model-based Reinforcement Learning

最新推荐文章于 2025-01-04 00:24:06 发布
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本文探讨了模型驱动方法在控制理论领域的应用，强调了环境假设与近似的重要性。通过监督学习，如游戏训练世界模型，介绍了几种关键方法：世界模型利用变分自编码器实现梦境学习；Imagination-Augmented Agents结合预测与计划；Model-Based Priors for Model-Free Reinforcement Learning融合了有模型和无模型学习；Model-Based Value Expansion改善了价值估计，减少了学习复杂度。

 

Model based methods can be used in Control Theory. Environment has assumptions and approximations.

  1. Learn the model. By supervised learning, for instance. Play the game then train the world model.
    1. World models: one of my favorite approaches in which the agent can learn from it’s own “dreams” due to the Variable Auto-encoders, See paper and code.
    2. Imagination-Augmented Agents (I2A): learns to interpret predictions from a learned environment model to construct implicit plans in arbitrary ways, by using the predictions as additional context in deep policy networks. BAsically it’s a hybrid learning method because it combines model-baes and model-free methods. Paper and implementation.
    3. Model-Based Priors for Model-Free Reinforcement Learning (MBMF): aims to bridge tge gap between model-free and model-based reinforcement learning. See paper and code.
    4. Model-Based Value Expansion (MBVE): Authors of the paper state that this method controls for uncertainty in the model by only allowing imagination to fixed depth. By enabling wider use of learned dynamics models within a model-free reinforcement learning algorithm, we improve value estimation, which, in turn, reduces the sample complexity of learning.
  2. Learn given the model
    1. Check alphaGo-zero
（15-1）基于模型的强化学习：Model-based RL基础
码农三叔
04-10 1875
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。
A Guide Resource for Deep Reinforcement Learning
全网120W+关注AI拉呱，专注人工智能以及科技前沿！
12-24 1091
A Guide Resource for Deep Reinforcement Learning 1. About this work: This deep intensive learning database was initiated by the 【 Deep Reinforcement Learning Laboratory(DeepRL-Lab) 】and was jointly c...
Model-Based Reinforcement Learning
qq_45191106的博客
06-06 424
# Model-Based Reinforcement Learning## Principle We consider the optimal control problem of an MDP with a **known** reward function $R$ and subject to **unknown deterministic** dynamics $s_{t+1} = f(s_t, a_t)$:$$\max_{(a_0,a_1,\dotsc)} \sum_{t=0}^\infty \g
Model-Based Reinforcement Learning（基于模型的强化学习）详解-ChatGPT4o作答
最新发布
qq_46215223的博客
01-04 1815
Model-Based RL 是一种高效的强化学习方法，能够通过学习环境模型显著减少与真实环境交互的次数，同时为策略的优化提供强有力的支持。尽管它在模型误差、高维空间等方面存在挑战，但随着深度学习和概率建模技术的进步，Model-Based RL 正逐步应用于更加复杂和动态的场景，如机器人控制、医疗诊断、自动驾驶等。结合 Model-Free 方法的混合策略（如 Dyna-Q、MuZero）也展示了 Model-Based RL 的强大潜力和未来发展方向。的理论、方法、应用及其优缺点。
探索基于模型的强化学习：Awesome Model-Based Reinforcement Learning
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04-15 709
探索基于模型的强化学习：Awesome Model-Based Reinforcement Learning awesome-model-based-RLA curated list of awesome model based RL resources (continually updated)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-mod...
强化学习学习（四）Model-Based Reinforcement Learning 从原理到改进分析
QinZheng7575的博客
07-30 1005
基于模型的强化学习，介绍原理，并且后面介绍隐式的，基于部分可观测的MDP的强化学习
【综述】【合作式多智能体深度强化学习研究进展】
wq6qeg88的博客
03-30 1757
近年来，深度强化学习在多智能体系统中取得了重大进展。在这篇综述文章中，我们重点介绍了多智能体强化学习（MARL）算法的最新方法。特别是，我们重点介绍了五种关于建模和解决合作多智能体强化学习问题的常见方法：（I）独立学习者，（II）完全可观察的批评家，（III）价值函数分解，（IV）共识，以及（IV）学习沟通。首先，我们在相关论文中详细阐述了这些方法、可能的挑战以及如何缓解这些挑战。如果适用，我们会进一步在每个类别的不同论文之间建立联系。接下来，我们将介绍MARL中一些新兴的研究领域以及相关的近期论文。
MARL：【多智能体强化学习的参与者-注意力-批评家】
wq6qeg88的博客
03-30 1362
Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning 多智能体强化学习的参与者-注意力-批评家 Abstract摘要 Reinforcement learning in multi-agent scenarios is important for real-world applications but presents challenges beyond those seen in single-agent set
Continuous control with deep reinforcement learning (DDPG强化学习) 论文翻译
weixin_43590290的博客
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分布式数据融合架构信息共享策略评估 Continuous control with deep reinforcement learning Timothy P. Lillicrap, Jonathan J. Hunt, Alexander Pritzel, Nicolas Heess, Tom Erez,Yuval Tassa, David Silver & Daan Wierstra...
LEARNING GOAL-CONDITIONED VALUE FUNCTIONS WITH ONE-STEP PATH REWARDS RATHER THAN GOAL- REWARDS
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【RLchina第四讲】Model-Based Reinforcement Learning
小小何先生的学习之旅
02-23 3442
文章目录Model-Based Reinforcement learningModel-Free RL V.S. Model-Based RLModel-Based RL：Blackbox and WhiteboxIntroduction to MBRL from DynaShooting methods：RS，PETS，POPLINRandom Shooting(RS)PETS：Probabilistic Ensembles with Trajectory SamplingPOPLINTheoretic
Model-Based Reinforcement Learning: Theory and Practice 译文
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07-15 1156
目录Model-Based Reinforcement Learning: Theory and PracticeModel-based techniques**Analytic gradient computation****Sampling-based planning****Model-based data generation****Value-equivalence prediction**Trade-offs of model data**The Good News****The Bad New
强化学习中的ModelBasedReinforcementLearning
AI天才研究院
01-21 920
1.背景介绍 1. 背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能技术，它通过与环境的互动学习，以最小化总体行为代价来优化行为策略。在过去的几年里，强化学习已经取得了显著的进展，并在许多实际应用中取得了成功，例如自动驾驶、游戏AI、机器人控制等。 在强化学习中，Model-Based Reinforcement Learning(模型基于强化学习)是...
reinforcement learning，增强学习：Model-Free Prediction
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首先回忆上一次的内容： 对于给定的MDP， 使用Policy Evaluation进行prediction（对于给定的policy π，evaluate该policy π能够达到的Vπ(s)） 使用Policy Iteration、Value Iteration进行control（没有特定的policy π，希望找到针对该MDP最优的policy π*，同时给出π*在每个状态的最
强化学习笔记一 -- 简介
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Reinforcement Learning学习笔记 Lecture 1 笔记基于David Silver 的上课内容及PPT。 视频地址（B站中文字幕）：https://space.bilibili.com/74997410/#/。 PPT地址：http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching_files/intro_RL.pdf Abou...
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所以，如果你想查看这个强化学习算法是model-based还是model-free的，你就问你自己这个问题：在agent执行它的动作之前，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
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luchi007的专栏
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learning representations in model-free hierarchical reinforcement learning
09-22
在模型无关的分层强化学习中，学习表示是一项重要的任务。学习表示是指通过提取有用的信息和特征来将观察数据转化为表示向量。这些表示向量可以用于解决强化学习问题中的决策和行动选择。 模型无关的分层强化学习是指不依赖于环境模型的强化学习方法。它通常由两个部分组成：低层控制策略和高层任务规划器。低层控制策略负责实际的行动选择和执行，而高层任务规划器则负责指导低层控制策略的决策过程。 学习表示在模型无关的分层强化学习中起到至关重要的作用。通过学习适当的表示，可以提高对观察数据的理解能力，使得模型能够捕捉到环境中的重要特征和结构。这些表示可以显著减少观察数据的维度，并提供更高层次的抽象，从而简化了决策和规划的过程。 学习表示的方法多种多样，包括基于深度学习的方法和基于特征选择的方法。基于深度学习的方法，如卷积神经网络和循环神经网络，可以通过学习多层次的特征表示来提取环境观察数据的有用信息。而基于特征选择的方法则通过选择最有信息量的特征来减少表示的维度，从而简化了模型的复杂度。 总之，学习表示在模型无关的分层强化学习中起到了至关重要的作用。通过学习适当的表示，模型可以更好地理解观察数据并进行决策和规划。不同的方法可以用来实现学习表示，包括基于深度学习的方法和基于特征选择的方法。这些方法的选择取决于具体任务和问题的需求。
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