Investigating Model Based RL for Continuous Control | Alex Botev | 2018 Summer Intern Open House
3-Second Blueprint (English)
- Learned dynamics models predict single-step states accurately but diverge rapidly under independent multi-step rollouts.
- Model-Based Value Expansion improves sample efficiency over DDPG+HER baselines across robotic arm manipulation tasks.
- Deterministic models trained with 5-8 step horizon losses outperform stochastic single-step models in continuous control.
Model-Based RLValue Expansion (MVE)DDPG + HERContinuous Control
3-Sekunden-Fazit (Deutsch)
- Gelernte Dynamikmodelle treffen Einzelschritt-Vorhersagen präzise, divergieren aber stark bei freien Mehrschritt-Rollouts.
- Model-Based Value Expansion steigert die Stichprobeneffizienz gegenüber DDPG+HER-Baselines bei Robotergreifer-Aufgaben.
- Deterministische Modelle mit 5–8-Schritt-Horizontverlusten übertreffen stochastische Einzelschritt-Modelle deutlich.
Modellbasiertes RLValue Expansion (MVE)DDPG + HERKontinuierliche Regelung
Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.