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...
发现挺多初学者和我当初一样面对强化学习的一些奇怪的概念感到云里雾里,最典型的就是On-policy/off-policy与on-line/off-line概念傻傻分不清楚。RL的研究者构造这些概念的目的是为了更好地区分不同算法间的细节,强调不同算法之间的本质区别,但对初学者来说这些概念可能却成为学习强化学习路上的一个绊脚石。写这篇...
on-policy：如果一个agent一边和环境互动一边学习，那么是on-policy。例如打游戏 off-policy：和环境互动...
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...
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...
强化学习是一种机器学习技术，它使智能体能够在未知环境中通过与环境交互来学习最优策略。强化学习可以分为两大类：off-policy和on-policy。off-policy算法是指在生成样本的策略和更新网络参数时使用不同的策略。以Q-learning为例，Q-learning在计算下一状态的预期收益时使用了max操作，直接选择最优动作，...
在强化学习领域，on-policy与off-policy策略在更新Q值时的操作方法存在本质差异。on-policy策略在学习过程中同时使用当前策略进行决策与更新。这意味着学习算法会直接根据当前策略的行动选择来修正Q值估计。例如，在使用策略梯度方法时，Q值的更新直接与当前策略相关，这种策略被称为on-policy策略。反之，off-...
智能体（Agent）：在强化学习中，智能体是一个能够观察环境、采取动作并学习最优策略的实体。环境（...
Q-learning vs. Sarsa二者都是基于TD的强化学习策略,但是前者是off-policy(有目标网络和行为网络),后者是on-policy。 1. 他们的更新方式(贝尔曼方程)是一样的,区别在target计算方式,Q-learning是选择最优action,Sarsa是实际action。因此更新的时候输入是不一样的(有无下一时刻的action)。
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。