1.策略更新方式不同 on-policy方法在学习和决策过程中始终使用相同的策略,也就是说,它在进行策略更新时只考虑当前策略下的经验。而off-policy方法则可以利用从其他策略中得到的经验进行学习,也就是说,它在进行策略更新时可以考虑非当前策略下的经验。 2.数据利用效率不同 由于on-policy只能利用当前策略下...
前面提到off-policy的特点是:the learning is from the dataoffthetarget policy,那么on-policy的特点就是:the target and the behavior polices are the same。也就是说on-policy里面只有一种策略,它既为目标策略又为行为策略。SARSA算法即为典型的on-policy的算法,下图所示为SARSA的算法示意图,可以看出算法中只有...
君王可以选择微服私访,亲自感受百姓生活(On-policy),虽能亲眼所见,但力量有限,难以全面掌握;另一选择则是派遣多位官员去收集信息,而君王则在宫中聆听汇报(Off-policy)。 Q-learning与Sarsa对比剖析: 这两者均属于基于时间差分的强化学习策略,关键差异在于Q-learning采用off-policy(含目标网络和行为网络),而Sarsa则为...
而这问题本质为on-policy的数据收集和训练的模型共用同一个。PPO的目的就是把PG算法从on-policy转化为...
on-policy方法在学习和决策过程中始终使用相同的策略,也就是说,它在进行策略更新时只考虑当前策略下的经验。而off-policy方法则可以利用从其他策略中得到的经验进行学习,也就是说,它在进行策略更新时可以考虑非当前策略下的经验。 2.数据利用效率不同 由于on-policy只能利用当前策略下的数据,因此它的数据利用效率相对...
前者为on-policy，后者为off-policy。这种策略的区别主要在于，on-policy算法在学习过程中会逐步优化策略，但可能需要更多的时间来达到稳定状态；而off-policy算法则可以利用过去的经验，但需要处理策略变化的问题。个人观点，若有不足之处，欢迎各位大神指正。
同时利用过去行动的有益信息来改进学习。总结，on-policy策略与off-policy策略的主要区别在于Q值更新时所依据的策略是否与当前执行策略相同。on-policy策略直接使用当前策略进行决策与更新，而off-policy策略则允许使用与更新策略不同的策略进行决策，从而更灵活地探索状态空间并利用有益信息。
根据奖励和强化学习算法（如Policy Gradient），对智能体（即GPT模型）的参数进行更新，以改善其对话策略...
如果要学习的 agent跟和环境互动的 agent是同一个的话, 这个叫做on-policy(同策略)。 如果要学习的 agent 跟和环境互动的 agent不是同一个的话, 那这个叫做off-policy(异策略)。 有趣的解释:古时候,优秀的皇帝都秉持着“水能载舟 亦能覆舟”的思想,希望能多了解民间百姓的生活。皇帝可以选择通过微服出巡,亲...
On-policy和off-policy学习只与第一类方法有关。 区别是: 在on-policy学习中, 是从策略产生的样本中学习,并使用它进行控制,边交互边学习。 在off-policy学习中, 是从不同的行动中学习,例如随机行动,并不需要策略采取行动,致力于重用过去的经验样本。