Modele de dgd gratuit

Disons, nous avons échantillonné deux points de données x1 et x2 avec les valeurs observées f (x1) = 150 et f (x2) = 200 respectivement. L`intrigue ci-dessus montre les valeurs possibles pour f (x) dans un écart-type. La sortie d`autres points de données, comme F1 et F2, peut être modélisée comme une distribution gaussienne sous la forme suivante. Au contraire, la RL basée sur un modèle se concentre sur le modèle. Le modèle local est gaussien distribué avec la dynamique linéaire. La différence entre l`apprentissage et la planification est l`une de l`expérience réelle générée par l`environnement et l`autre de l`expérience simulée par un modèle. Nous utilisons l`expérience réelle pour s`adapter à la fonction de valeur. Nous construisons un modèle de la transition et l`expérience d`échantillon de lui. Plus tard, nous pouvons ajuster la fonction de valeur à nouveau avec l`expérience échantillonnée. Cela améliore l`efficacité de l`échantillon car les données d`échantillonnage sont réutilisées et produit une valeur plus précise pour V. Dans RL sans modèle, nous ignorons le modèle. Pour ce faire, nous dépendons fortement de l`échantillonnage et de l`observation de sorte que nous n`avons pas besoin de connaître le fonctionnement interne du système. Dans RL basé sur un modèle, si nous pouvons définir une fonction de coût nous-mêmes, nous pouvons calculer les actions optimales en utilisant le modèle directement.

Donc, en gros, RL peut être divisé en gros dans les méthodes modèle-libre et modèle-basé. Dans cet article, nous discuterons de la façon d`établir un modèle et de l`utiliser pour prendre les meilleures décisions. Dans l`apprentissage de renforcement RL, nous maximisons les récompenses pour nos actions. En regardant simplement l`équation ci-dessous, les récompenses dépendent de la politique et de la dynamique du système (modèle). Auparavant, nous modélisons la dynamique avec un modèle global. Si la dynamique est complexe, nous avons besoin d`un modèle plus expressif comme le réseau profond. Mais il faut beaucoup d`échantillons pour le former. Si nous atterrons dans l`espace qui n`est pas encore entraîné correctement, le modèle peut être erroné et nous conduire à de mauvaises actions qui détruisent le progrès de la formation. Nous répétons donc l`étape 2 et l`étape 4 et continuons à collecter des échantillons et à ajuster le modèle autour de l`espace recherché. Voici l`algorithme Dyna-Q qui utilisait les données échantillonnées et le modèle pour s`adapter à la valeur Q. Néanmoins, la méthode précédente exécute toutes les actions planifiées avant de réajuster le modèle.

Nous sommes peut-être hors-cours trop loin déjà. Dans MPC, nous optimisons la trajectoire entière mais nous prenons la première action seulement. Nous observons et replanifions à nouveau.

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