Lecture4:Model-FreePrediction无模型预测https://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/MC-TD.pdfIntroduction上节课中我们讲了动态规划方法，DP既可用于预测（使用固定的policy，只更新值函数），又可用于控制（值函数和policy都更新）。但DP是需要知道转移矩阵P和奖励函数R的，这两者组

Lecture5:Model-FreeControlhttps://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/control.pdfIntroduction同策略和异策略概念，同策略说的是用于采样sample的p和要学习更新的policy一致，即learnonthejob。异策略知道是学习和采样用不同的策略。On-PolicyMonte-Carlo

【背景及发展脉络】一般强化学习算法分为两类：model-based和model-free。Model-

文章目录Reinforcementlearning综述强化学习的分类环境（Model-free,Model-based）Based(Policy-BasedRL&Value-BasedRL)回合更新和单步更新在线学习和离线学习强化学习理论基础马尔可夫决策过程

参考：周博磊老师的教程ReinforcementLearningCoursebyDavidSilverRichardS.Sutton《ReinforceLearning》第5章、第6章强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解强化学习（五）用时序差分法（TD）求解上一节我们探讨了环境MDP已知（model-based）情况下的prediction和control问题（强化学习笔记（3）——MDP中的p

我们将所有强化学习的方法分为理不理解所处环境,如果我们不尝试去理解环境,叫做model-free。还可以分为基于概率还是基于价值。基于概率直接输出下一步要采取的各种动作的概率,然后

Model-based+Model-freeMBMF:Model-BasedPriorsforModel-FreeReinforcementLearning,S.Bansaletal.,CoRL2017Continuousdeepq-learningwithmodel-basedacceleration,S.Guetal.,ICML2016RecurrentWorldModelsFacilitat

本次内容主要关注的是model-free的部分，对于model-base的内容，在这次就不进行深入的探讨了。这个博客会首先从policy-base的方法开始讲起，然后过渡到value-base的方法。

文献目录本文的思想较为简单，简而言之可分为以下四步：首先通过智能体执行随机策略获取一定数量的样本用于建立动力学模型；然后使用传统控制方法依托所学习的动力学模型进行规划，并得到专家轨迹；使用模仿学习从专家轨迹中学习出一个参数化策略；将学习得到的参数化策略作为无模型强化学习算法的起始策略。文章目录1.INTRODUCTION2.PRELIMINARIES3.MODEL-BASEDDEEPREINFOR

注意：本章考虑model-free的prediction和control，仍然有两种方法，policyiteration和valueiter

文章目录从监督学习到强化学习RL算法有哪些（我们要实践哪些）Model-free和Model-based基于概率(Policy-Based)和基于价值(Value-Based)回合更新(Monte-Carloupdate

强化学习之免模型学习（model-freebasedlearning）------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-freelearning）”，这比有模型学习要难得多。1.蒙特卡罗强化学习：在免模型学习的情

本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法，详细介绍下RL的基本概念和Value-basedDQN，Policy-basedDDPG两个主要算法，对目前

.”，2016文章概述  这篇文章在确定性策略的基础上，结合Actor-Critic，提出了一种model-free的算法。直接输入原始像素，端到端（end-to-end）学习策略，输出确定动作。  

方法，在该方法中，我们首先拟合得到一个模型，然后可以利用各种规划方法进行规划，或者，可以引申出Sample-BasedPlanning，也即我们并不是去采用贝尔曼方程计算，而是用模型进行采样，然后利用Model-Free

强化学习笔记（四）无模型控制（Model-FreeControl）Q1：On-Policy和Off-Policy的区别？Q2：WindyGridWorld代码学习Q3：Q-Learning和SARSA的区别？总结UCL课程第五讲主要内容是On-PolicyMC,On-PolicyTD(SARSA),Off-PolicyTD(Q-Learning).首先回顾策略迭代方法，讲解ϵ−greedy\eps

文章目录Introduction概念On-PolicylearningOff-PolicylearningMonte-CarloControl问题1：使用行为价值函数代替状态价值函数贪婪策略基于行为价值函数的更新：问题2：使用贪婪算法的局限性例解决方案：ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedyGLIE定理：GLIEMonte-CarloControl定理TDControlSa

论文地址：http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~dayan/papers/cjch.pdfQ-Learning是发表于1989年的一种value-based，且model-free的特别经典的

我们基于确定性策略梯度（DeterministicPolicyGradient，DPG），提出了一种基于演员评论家（Actor-critic），无模型（model-free）的算法，该算法能应用在连续动作空间

//blog.csdn.net/ljyt2/article/details/78332802Model-free：类似montecarlocontrol,sarsa,q-learning,ac算法都是model-free

强化学习元素：actor(我们可以控制，决策我们的行为)，Env，Reward（我们不能控制环境）主要方法：model-baed（对Env建模，actor可以理解环境）,model-free(policy-based

一、无模型的强化学习在上一节中介绍了基于模型的强化学习方法(动态规划)，其中的前提是知道环境的状态转移概率，但在实际问题中，状态转移的信息往往无法获知，由此需要数据驱动的无模型(model-free)的方法

由此，model-free类型的方法就产生了，其中常见的方法是：蒙特卡罗(Monte-Ca

经过初始了解强化学习的基本要素后，单单地凭借着这些要素还是无法构建强化学习模型来帮助我们解决实际问题，那么最初地模型是基于Q表格的方式来解决问题，常见的模型可以分成model-based和model-free

在Model-Free的情况下，MC在强化学习中的应用就是获取价值函数，其特点如下：M

本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法，详细介绍下RL的基本概念和Value-basedDQN，Policy

.pdf论文题目：DuelingNetworkArchitecturesforDeepReinforcementLearningDuelingNetworkAbstract本文提出一种新的网络结构用于model-free

百度飞桨带你从零实践到强化学习第二天基于表格型方法求解RL强化学习四元组Model-free试错探索强化概念转态价值迭代探索与利用的选择存在的问题没有图形界面没有文件根据他的修改了还是没有怎么办？

DavidSilver强化学习系列博客的内容整理自DavidSilver强化学习的PPT和知乎叶强强化学习专栏。1Introduction第四章节的内容讲述了agent在不依赖模型的情况下如何进行预测，也就是求解在给定策略下的状态价值或行为价值函数。本章节则主要讲解在不基于模型的条件下如何通过agent的学习优化价值函数，同时改善自身行为的策略以最大化获得累积奖励的过程，这一过程也称作不基于模型的

DavidSilver强化学习系列博客的内容整理自DavidSilver强化学习的PPT和知乎叶强强化学习专栏。1Introduction前三节笔记中，通过动态规划能够解决环境已知的MDP问题，也就是已知，已知environment即已知转移矩阵PP与reward函数RR。但是很多问题中environment是未知的，不清楚做出了某个action之后会变到哪一个state，也不知道这个action

MC方法是一种无模型（model-free）的强化学习方法，目标是得到最优的行为价值函数\(q_*\)。在前面一篇博客中，我们所介绍的动态规划算法则是一种有模型的算法。

文章目录论文原文链接摘要INTRODUCTION相关工作背景剖析利用β\betaβ-变分自编码器进行状态表示学习的方法实验环境设置没有辅助任务的model-freeoff-policyRL应用β\betaβ-自编码器进行交替式的表示学习β\betaβ-自编码器端到端学习的尝试我们的方法在像素上的性能简化实验编码器产生的表示的能力泛化到没有见过的任务讨论最后——自己的话论文原文链接“Improvin

相信大家对于强化学习已经有了一定的概念，其中Model-Free的强化学习方法更是获得很大的成功，并在一些任务上达到了与人类专家媲美的效果。利用当前某一时刻的信息预测未来的结果与趋势。

论文提出了一个统一框架来处理通过后向传播来学习连续的控制策略，通过在bellman等式的确定性函数中增加噪声因素来支持策略的随机性，论文的算法覆盖范围很广，包括基于model-free或者model-based

1.无模型(Model-Free)的强化学习回顾机器人在真实环境中互动学习，然后寻找到行动策略，然后学习优化策略。

DavidSilver课程的学习课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html在上一文介绍了RL基础概念和MDP后，本文介绍了在model-free

一、Introduction（一）Model-FreeReinforcementLearningLastlecture:Model-freeprediction估计一个未知MDP的价值函数Thislecture:Model-freeControl优化一个未知MDP的价值函数（二）UsesofModel-FreeControl可以建模为MDP的一些示例问题：HelicopterGameofGoRob

马尔可夫决策过程MDP基于模型的动态规划方法（Model-Based，DP）策略搜索策略迭代值迭代无模型的强化学习方法（Model-Free）蒙特卡洛方法（MC）：效率不高，但是能够展现model-free

文献目录作者通过一种很巧妙的方式把环境模型引入到Model-freeRL算法中（包括了shorthorizon和TD-k技巧）。传统方法对于Q值的预估（比如DDPG/DQN）是通过bootstrapped的方式来更新参数的，在这篇文章中，作者把环境模型先rollout一定步数之后再进行Q值预估。也就是说，在传统的更新方式中，targetQ值是使用的是下一步Q值的预估，而在这里，targetQ值是先

一、Model-Free和Model-Based两大类上图是SpinningUp中的分类图。对于model的理解就是强化学习中的环境。根据是否去学习环境来进行分类。根据转移概率是否已知进行分类的。

价值迭代算法ValueIteration强化学习经典算法笔记(二)：策略迭代算法PolicyIteration强化学习经典算法笔记(三)：蒙特卡罗方法MonteCaloMethod简介  上一篇讲的是比较经典的model-free

策略优化是无模型（model-free）强化学习方法的一类。

前面关于强化学习的文章中介绍了MDP，动态规划的方法对MDP问题的V函数进行评估和求最优策略。然而现实问题中，往往很多时候环境是未知的。那么这篇文章就介绍一下在未知环境下用ModelFree的方法预测MDP。1.Monte-Carlo（蒙特卡洛）策略估计Monte-Carlo(MC)方法广泛应用于数学、物理和金融等领域。比如在物理学中研究离子运动轨迹，我们就可以采用Monte-Carlo方法进行多

无模型方法（model-free）无模型方法是学习方法的一种，MDPs中如果P,R未知，则用无模型方法。该方法需要智能体与环境进行交互（交互的方式多样），一般采用样本备份，需要结合充分的探索。

https://antkillerfarm.github.ioModel-FreeControl概述之前提到的MC&TD都是Model-freeprediction，下面讲讲Model-FreeControl。现实中有很多此类的例子，比如控制一个大厦内的多个电梯使得效率最高；控制直升机的特技飞行，机器人足球世界杯上控制机器人球员，围棋游戏等等。所有的这些问题要么我们对其模型运行机制未知，但是我们可

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发展历史也不短,具有很多种不同方法.比如说比较知名的控制方法Qlearning,PolicyGradients,还有基于对环境的理解的model-basedRL等等.接下来我们通过分类的方式来了解他们的区别.Model-free

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：SS：环境的状态空间AA：agent可选择的动作空间

介绍model-free方法planningmodel-base方法dyna方法关于使用sample的forwardsearch方法的理解各种机制的总结介绍前面说的value-base方法（除了动态规划