基于模型的强化学习方法4大类灌水范式

我们都知道基于模型的强化学习,就是从数据中学一个环境模型。

举个例子,我们要控制一个马达,输入就是电流,输出就是转速。无模型强化学习就是随机采样,然后从数据中直接学习输入到输出的影射,研究重心在如何高效学习。

基于模型的强化学习,希望从输入输出中学习一个马达的状态转移模型,然后智能体和这个模型交互。这里面有什么问题呢?

问题就在于,这个模型一定会有误差。即使用数据去学习一个二次函数,也会有误差。如上图所示。

四大类灌水范式

上面这张图,一张图代表一类灌水范式。

  1. 第一类:用类似机器学习里面集成学习的方法,去减小这个model-bias;
  2. 第二类:用元学习的方法,期望策略能搞处理不同情况的model-bias;
  3. 第三类:希望model-bias对策略的影响要对齐;
  4. 第四类:这一类和前三类比是比较新的思路:model-bias和最终性能没有直接联系,搞定model-bias并不一定能够带来性能提升,搞定policy搞定一切。这个方向还有待大灌水。

原文:Understanding world models through multi-step pruning policy via reinforcement learning

链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025524012751

PDF链接:https://github.com/tinyzqh/MSPP/blob/master/Understanding world models through multi-step pruning policy via reinforcement learning.pdf

相关推荐
倔强青铜三16 分钟前
苦练Python第25天:玩转字典
人工智能·python·面试
倔强青铜三29 分钟前
苦练Python第23天:元组秘籍与妙用
人工智能·python·面试
Teacher.chenchong1 小时前
现代R语言机器学习:Tidymodel/Tidyverse语法+回归/树模型/集成学习/SVM/深度学习/降维/聚类分类与科研绘图可视化
机器学习·回归·r语言
AndrewHZ1 小时前
【图像处理基石】如何入门色彩评估?
图像处理·人工智能·深度学习·色彩科学·hvs·色彩评估·颜色工程
TomatoSCI1 小时前
聚类的可视化选择:PCA / t-SNE丨TomatoSCI分析日记
人工智能·机器学习
大咖分享课1 小时前
深度剖析:最新发布的ChatGPT Agent 技术架构与应用场景
人工智能·openai·智能助手·ai代理·chatgpt agent·自主任务执行
lucky_lyovo1 小时前
卷积神经网络--网络性能提升
人工智能·神经网络·cnn
liliangcsdn1 小时前
smolagents - 如何在mac用agents做简单算术题
人工智能·macos·prompt
nju_spy1 小时前
周志华《机器学习导论》第8章 集成学习 Ensemble Learning
人工智能·随机森林·机器学习·集成学习·boosting·bagging·南京大学
星座5282 小时前
基于现代R语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习方法与案例分析
机器学习·r语言·tidyverse·tidymodel