model-free approach | BriefGPT

关键词model-free approach

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在杂乱环境中生成未来观察以估计抓取成功
研究比较了基于模型的自我监督学习预测模型和无模型方法在候选抓取成功预测方面的效果，发现模型基于策略具有比无模型方法更高的准确性。
PDF7 months ago
IJCAI基于 LTL 规约的样本高效无模型强化学习及最优性保证
本研究提出一种基于强化学习的模型自由优化方法来学习行为策略，以最大化符合给定线性时态逻辑规范的概率。通过采用新型的产品 MDP、奖励结构和折扣机制，在各种 MDP 环境中进行实验，证明了其具有改进的样本效率和最优策略收敛性。
PDFa year ago
AAAI直觉物理游戏中的概率编程机器人
该论文提出了一个使用概率编程工具与物理模拟引擎相结合的框架，用于向机器人提供直观的物理环境交互能力，并通过模型自由方法使采样程序变得更高效，从而在模型自由方法和模型为基础的方法之间找到平衡，并通过模拟 Flappy Bird 游戏的实验结果
PDF3 years ago
受限空气动力学数据集的快速神经网络预测
本研究提出了一种模型无关的计算流体动力学仿真方法，采用聚类神经网络结构，并与基于模型的方法作对比，结果表明该方法与之几乎同样精确，但速度快一个数量级，易于应用，在仿真简化和加速方面具有潜在的应用价值。
PDF5 years ago
模型自由规划的研究
通过模型自由的深度神经网络结构，套用归纳偏差这一概念，成功实现了能够规划的强化学习智能体，并在不同领域有着较高的泛化能力和高效性。
PDF5 years ago
MOVI：一种无模型动态船舶管理方法
通过一个基于 1500 万次出租车记录的仿真实验，我们展示了一个全新的对于车辆调度问题建模的思路，并且展示了这种思路优于其他传统算法。同时，我们的结果也提示出，在实际场景中，独立决策的分布式策略在实践中更加有效。
PDF6 years ago