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
小憩-40 分钟前
【机器学习】吴恩达机器学习笔记
人工智能·笔记·机器学习
却道天凉_好个秋1 小时前
深度学习(二):神经元与神经网络
人工智能·神经网络·计算机视觉·神经元
UQI-LIUWJ1 小时前
unsloth笔记:运行&微调 gemma
人工智能·笔记·深度学习
THMAIL1 小时前
深度学习从入门到精通 - 生成对抗网络(GAN)实战:创造逼真图像的魔法艺术
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·生成对抗网络·cnn
却道天凉_好个秋1 小时前
计算机视觉(八):开运算和闭运算
人工智能·计算机视觉·开运算与闭运算
无风听海1 小时前
神经网络之深入理解偏置
人工智能·神经网络·机器学习·偏置
JoinApper1 小时前
目标检测系列-Yolov5下载及运行
人工智能·yolo·目标检测
飞哥数智坊2 小时前
即梦4.0实测:我真想对PS说“拜拜”了!
人工智能
fantasy_arch2 小时前
9.3深度循环神经网络
人工智能·rnn·深度学习
Ai工具分享2 小时前
视频画质差怎么办?AI优化视频清晰度技术原理与实战应用
人工智能·音视频