Sammanfattning av denna webbsida: Förstärkt lärande är uppdelat i två huvudparadigm: modellfri och modellbaserad. Var och en av dessa två paradigm har styrkor och begränsningar, och har framgångsrikt tillämpats på verkliga domäner som är lämpliga för dess motsvarande styrkor. I detta dokument presenterar vi en ny strategi som syftar till att överbrygga klyftan mellan dessa två paradigm som samtidigt är dataeffektiva och kostnadseffektiva. Vi gör det genom att lära oss en probabilistisk dynamiksmodell och utnyttja den som en föregångare för den sammanflätade modellfria optimeringen. Som ett resultat av detta kan vår strategi utnyttja dynamikmodellens allmängiltighet och struktur, men den kan också bortse från dess oundvikliga felaktigheter genom att direkt införliva de bevis som läggs fram genom den direkta observationen av kostnaden. Preliminära resultat visar att vårt tillvägagångssätt överträffar rent modellbaserade och modellfria tillvägagångssätt, liksom tillvägagångssättet att helt enkelt byta från en modellbaserad till en modellfri inställning.
Nagabandi m.fl. 2017 använder inlärda dynamiska modeller som en föregångare för modellfritt lärande, medan REF använder modellbaserade priors för lärande.
MBMF: Model-Based Priors for Model-Free Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}