論文筆記 Benchmarking Model-Based Reinforcement Learning
摘要 Model-based強化學習（MBRL）比Model-free強化學習（MFRL）更加sample efficient。目前對於MBRL的研究沒有標準，作者們可能會使用自己設計的環境、一些閉源且不能復現的結果。本文收集了大批MBRL算法，並在18個爲MBRL特別設計的基準環境上按照統一的設置運行。本文還描述了三個未來MBRL研究的關鍵挑戰：動力瓶頸、規劃週期困境、提前終止困境、 介紹
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