用于赛车的无模型或基于模型的深度强化学习？答案

【问题标题】：Model free or model based deep reinforcement learning for car racing?用于赛车的无模型或基于模型的深度强化学习？
【发布时间】：2019-05-28 08:34:46
【问题描述】：

我是强化学习领域的新手。所以我对“基于模型”或“无模型”术语感到很困惑。

例如，在视频游戏中，如果我想训练代理（汽车）在赛道上行驶。

如果我的输入是游戏的 256x256x3 第一人称图像，我应该使用无模型 RL 算法吗？

如果我想做同样的事情，但在赛道上方有第三人称视角，知道坐标、汽车速度和所有障碍物等...，我应该使用基于模型的 RL 吗？

感谢您的宝贵时间。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

在基于模型的过程中，您可以学习系统动力学模型，并将其用于规划或生成“假”样本。如果你能很好地学习动力学，那将非常有帮助，但如果你的模型是错误的，那对我来说可能是灾难性的。

也就是说，没有关于何时使用无模型或基于模型的一般规则。通常这取决于你有多少先验知识可以帮助你学习一个好的动力学模型。

【讨论】：