Какие преимущества и недостатки имеет подход Model-Based Reinforcement Learning по сравнению с Model-Free?

Некоторые преимущества подхода Model-Based Reinforcement Learning перед Model-Free:

• Эффективность обучения. www.trustytoucan.com Модель позволяет агентам принимать более обоснованные решения с меньшим количеством взаимодействий, что приводит к более быстрой сходимости. www.trustytoucan.com
• Возможности планирования. www.trustytoucan.com Подход позволяет агентам исследовать гипотетические результаты, что делает его подходящим для решения сложных задач, где необходимо предвидение. www.trustytoucan.com
• Адаптивность. www.trustytoucan.com Модели можно обновлять, что позволяет агентам динамически адаптироваться к изменяющейся среде. www.trustytoucan.com

Некоторые недостатки подхода Model-Based Reinforcement Learning:

• Сложность. www.geeksforgeeks.org Подход более сложный из-за необходимости изучать и поддерживать точную модель среды. www.geeksforgeeks.org
• Потребность в вычислительных ресурсах. www.geeksforgeeks.org Обычно требуется больше вычислительных ресурсов из-за сложности обучения модели и планирования. www.geeksforgeeks.org
• Проблема выбора действий. habr.com Нейросеть сама не предлагает никаких оптимальных действий, и приходится выбирать их из множества случайных вариантов. habr.com

Некоторые преимущества подхода Model-Free Reinforcement Learning:

• Простота. www.geeksforgeeks.org Обычно проще в реализации, так как не требует обучения модели. www.geeksforgeeks.org
• Применимость. eitca.org Подход подходит для широкого спектра приложений, особенно в средах, которые трудно точно моделировать или когда недоступны вычислительные ресурсы для поддержания модели. eitca.org
• Быстрое обучение. www.trustytoucan.com Подход может быстро адаптироваться к изменяющейся среде, где построение надёжной модели может быть нецелесообразным. www.trustytoucan.com

Выбор между Model-Based и Model-Free Reinforcement Learning зависит от конкретных требований и ограничений приложения. eitca.org