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
余炜yw几秒前
【LSTM实战】跨越千年,赋诗成文:用LSTM重现唐诗的韵律与情感
人工智能·rnn·深度学习
莫叫石榴姐17 分钟前
数据科学与SQL:组距分组分析 | 区间分布问题
大数据·人工智能·sql·深度学习·算法·机器学习·数据挖掘
如若12339 分钟前
利用 `OpenCV` 和 `Matplotlib` 库进行图像读取、颜色空间转换、掩膜创建、颜色替换
人工智能·opencv·matplotlib
YRr YRr1 小时前
深度学习:神经网络中的损失函数的使用
人工智能·深度学习·神经网络
ChaseDreamRunner1 小时前
迁移学习理论与应用
人工智能·机器学习·迁移学习
Guofu_Liao1 小时前
大语言模型---梯度的简单介绍;梯度的定义;梯度计算的方法
人工智能·语言模型·矩阵·llama
我爱学Python!1 小时前
大语言模型与图结构的融合: 推荐系统中的新兴范式
人工智能·语言模型·自然语言处理·langchain·llm·大语言模型·推荐系统
果冻人工智能1 小时前
OpenAI 是怎么“压力测试”大型语言模型的?
人工智能·语言模型·压力测试
日出等日落1 小时前
Windows电脑本地部署llamafile并接入Qwen大语言模型远程AI对话实战
人工智能·语言模型·自然语言处理
麦麦大数据1 小时前
Python棉花病虫害图谱系统CNN识别+AI问答知识neo4j vue+flask深度学习神经网络可视化
人工智能·python·深度学习