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RL-算法演进史05:Model-Based强化学习算法演进路线01【Dyna−Q→MCTS→AlphaGo→AlphaZero→MuZero】

发布时间:2026/10/2 10:12:49来源:尧图网络
RL-算法演进史05:Model-Based强化学习算法演进路线01【Dyna−Q→MCTS→AlphaGo→AlphaZero→MuZero】
第五章 Model-Based强化学习算法演进路线第一部分5.1 Model-Free与Model-Based区别5.2 为什么Model-Based更加样本高效5.3 Model-Based RL核心组成5.4 Dyna-Q:Model-Based RL起点5.5 PILCO:概率模型驱动的机器人强化学习第二部分5.6 E2C:深度Latent Dynamics路线5.7 PETS:概率动力学模型 + MPC5.8 MBVE:模型辅助价值估计5.9 MBPO:Model-Based + SAC融合第三部分5.10 PlaNet:Latent World Model与规划5.11 Dreamer:World Model + Actor-Critic5.12 DreamerV25.13 DreamerV35.14 DayDreamer:真实机器人中的Dreamer第四部分5.15 MCTS与Planning路线5.16 AlphaGo
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