In model-based RL, the transition dynamics \(T\)  in the real world is unknown, and we aim to construct a model \(\hat{T}(s^{\prime }|s,a)\)  of transition dynamics and use it to improve the policy.
We concentrate on the Dyna-style [1]} model-based RL in this paper, which uses the learned dynamics model to generate samples and train the policy.
Model-based RL in this paper refers to Dyna-style model-based RL.

В модельно-ориентированном RL, динамика переходов \(T\) в реальном мире неизвестна, и мы стремимся построить модель \(\hat{T}(s^{\prime }|s,a)\) динамики переходов и использовать ее для улучшения политики.

В данной статье мы фокусируемся на модельно-ориентированном RL в стиле Dyna [1], который использует изученную модель динамики для генерации выборок и обучения политики.

Модельно-ориентированный RL в данной статье относится к модельно-ориентированному RL в стиле Dyna.