761
个编辑
更改
→Dreamer框架原理
====使用MPC或policy gradient进行action selection====
====使用MPC或policy gradient进行action selection====
[[File:解释图片.png|400px]]
[[File:解释图片.png|400px]]<br>Dreamer 算法的三阶段流程。左图 (a)：学习环境的潜在动力学模型；中图 (b)：在潜在空间中基于想象轨迹训练策略网络（Actor）与价值函数（Critic）；右图 (c)：在真实环境中执行已学习的策略。Dreamer 模型的规划与决策机制依赖于对环境潜在动力学的建模，并在潜在空间中生成“想象”轨迹，用以评估和优化智能体的行为策略。该机制可从两个核心过程展开：其一，在潜在空间中生成未来状态的想象轨迹；其二，基于这些轨迹进行动作序列的评估与选择，方法包括模型预测控制（MPC）与策略梯度优化。
Dreamer 算法的三阶段流程。左图 (a)：学习环境的潜在动力学模型；中图 (b)：在潜在空间中基于想象轨迹训练策略网络（Actor）与价值函数（Critic）；右图 (c)：在真实环境中执行已学习的策略
----
----