Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch

Kapitel 22: Jenseits modellfreier Verfahren – Imagination

Modellbasierte Verfahren ermöglichen es, den Umfang der Kommunikation mit der Umgebung zu verringern, indem wir ein Modell der Umgebung entwickeln, das wir während des Trainings nutzen.

Die Themen in diesem Kapitel:

• Ein kurzer Überblick über modellbasierte Verfahren des Reinforcement Learnings (RL)

• Re-Implementierung des von DeepMind-Forschern in der Arbeit Imagination-Augmented Agents for Deep Reinforcement Learning (https://arxiv.org/abs/1707.06203) beschriebenen Modells, das Agenten Vorstellungskraft (engl. imagination) hinzufügt

22.1  Modellbasierte Verfahren

‌‌Zunächst betrachten wir den Unterschied zwischen den modellfreien Ansätzen, die wir bislang im Buch verwendet haben, und ...