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强化学习(RL)可以大致分为两大类:基于模型的强化学习(Model-Based Reinforcement Learning, MBRL)和无模型强化学习(Model-Free Reinforcement Learning, MFRL)。这两种方法各有优缺点,适用于不同的应用场景。下面我们详细比较这两个分支。
基于模型的强化学习(MBRL)和无模型强化学习(MFRL)各有优缺点,适用于不同的应用场景。MBRL 通过构建和利用环境模型,具有较高的样本效率和快速策略更新能力,但实施复杂度较高;MFRL 则通过直接从环境交互数据中学习策略,实施相对简单且稳健,但样本效率较低。
尽管无模型强化学习(Model-Free Reinforcement Learning, MFRL)在过去几年中取得了显著的进展并获得了广泛的关注,但基于模型的强化学习(Model-Based Reinforcement Learning, MBRL)仍然是一个活跃且不断发展的研究领域。以下是一些关于 MBRL 近期发展的关键点和趋势:
现代 MBRL 研究重点之一是提高模型学习的效率和准确性。以下是一些主要的进展:
MBRL 的一个显著趋势是与无模型方法的结合,利用两者的优势:
处理模型误差和不确定性是 MBRL 的一个关键挑战。近年来,不确定性处理方法取得了重要进展:
MBRL 在一些高成本或高风险的领域展现了巨大的潜力,这些领域样本效率特别重要:
MBRL 中的规划算法也在不断进步:
越来越多的开源工具和框架支持 MBRL 的研究和应用:
尽管 MFRL 在某些方面取得了显著的成功和关注,MBRL 同样在不断发展并展示出其独特的优势。通过高效的模型学习、结合无模型方法、不确定性处理、真实世界应用、先进的规划算法和开源工具的支持,MBRL 正在重新获得研究者的关注和推动,特别是在那些需要高样本效率和复杂策略规划的领域。未来,MBRL 仍然有很大的潜力,有望在各种应用场景中发挥更大的作用。
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强化学习(RL)可以大致分为两大类:基于模型的强化学习(Model-Based Reinforcement Learning, MBRL)和无模型强化学习(Model-Free Reinforcement Learning, MFRL)。这两种方法各有优缺点,适用于不同的应用场景。下面我们详细比较这两个分支。
基于模型的强化学习(MBRL)
特点
优点
缺点
典型算法
无模型强化学习(MFRL)
特点
优点
缺点
典型算法
比较与应用场景
样本效率
实施复杂度
适用场景
总结
基于模型的强化学习(MBRL)和无模型强化学习(MFRL)各有优缺点,适用于不同的应用场景。MBRL 通过构建和利用环境模型,具有较高的样本效率和快速策略更新能力,但实施复杂度较高;MFRL 则通过直接从环境交互数据中学习策略,实施相对简单且稳健,但样本效率较低。
尽管无模型强化学习(Model-Free Reinforcement Learning, MFRL)在过去几年中取得了显著的进展并获得了广泛的关注,但基于模型的强化学习(Model-Based Reinforcement Learning, MBRL)仍然是一个活跃且不断发展的研究领域。以下是一些关于 MBRL 近期发展的关键点和趋势:
1. 高效的模型学习
现代 MBRL 研究重点之一是提高模型学习的效率和准确性。以下是一些主要的进展:
2. 结合无模型方法
MBRL 的一个显著趋势是与无模型方法的结合,利用两者的优势:
3. 不确定性处理
处理模型误差和不确定性是 MBRL 的一个关键挑战。近年来,不确定性处理方法取得了重要进展:
4. 真实世界应用
MBRL 在一些高成本或高风险的领域展现了巨大的潜力,这些领域样本效率特别重要:
5. 先进的规划算法
MBRL 中的规划算法也在不断进步:
6. 开源工具和框架
越来越多的开源工具和框架支持 MBRL 的研究和应用:
总结
尽管 MFRL 在某些方面取得了显著的成功和关注,MBRL 同样在不断发展并展示出其独特的优势。通过高效的模型学习、结合无模型方法、不确定性处理、真实世界应用、先进的规划算法和开源工具的支持,MBRL 正在重新获得研究者的关注和推动,特别是在那些需要高样本效率和复杂策略规划的领域。未来,MBRL 仍然有很大的潜力,有望在各种应用场景中发挥更大的作用。