Den senaste tidens modellfria förstärkningsalgoritmer för inlärning har föreslagit att inkorporera inlärda dynamiska modeller som en källa till ytterligare data i syfte att minska urvalets komplexitet. Sådana metoder håller löftet om att införliva inbillade data i kombination med ett begrepp om modellosäkerhet för att påskynda inlärningen av kontinuerliga kontrolluppgifter. Tyvärr förlitar de sig på heuristik som begränsar användningen av dynamiken modellen. Vi presenterar modellbaserad värdeexpansion, som styr för osäkerhet i modellen genom att bara tillåta fantasin att fast djup. Genom att möjliggöra en bredare användning av inlärda dynamiska modeller inom en modellfri förstärkande inlärningsalgoritm förbättrar vi värdeuppskattningen, vilket i sin tur minskar inlärningens urvalskomplexitet.
Modellbaserad värdeexpansion (MVE) REF ] är en Hybrid-RL-algoritm.
Model-Based Value Estimation for Efficient Model-Free Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}