【ICML2020】强化学习中基于模型的方法，279页ppt

Model-Based Methods in Reinforcement Learning

本教程对基于模型的强化学习(MBRL)领域进行了广泛的概述，特别强调了深度方法。MBRL方法利用环境模型来做决策——而不是将环境看作一个黑箱——并且提供了超越无模型RL的独特机会和挑战。我们将讨论学习过渡和奖励模式的方法，如何有效地使用这些模式来做出更好的决策，以及计划和学习之间的关系。我们还强调了在典型的RL设置之外利用世界模型的方式，以及在设计未来的MBRL系统时，从人类认知中可以得到什么启示。

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