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...
对于这种需要用另外一个策略的数据(off-policy)来精确估计状态值的任务,需要用到重要性采样的方法,具体做法是在对应的样本估计量上乘上一个权重(\pi与\pi'的相对概率),称为重要性采样率。 以off-policy Monte Carlo估计为例,它的步骤为: (1) 由\pi'与环境交互生成一条样本轨迹:(s_0,a_0,r_0,s_1,a_...
对于on-policy算法,一个策略在一个episode中交互出并用来更新的数据只能用一次,也就是说每训练完一轮就要重新搜集新数据来更新,这很好理解,像学下围棋一样,一开始你只能下出俗手,那这时候你的任务就是去学习如何去下出本手,等你的水平提升了,你就需要去学习如何下出妙手,不能只拘泥于简单的棋路了,在更高端的...
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...
1.on-policy与off-policy Sarsa(on-policy)优化的是实际上执行的策略,拿下一步一定执行的action来优化Q表格,Sarsa知道自己 下一步会跑到悬崖去,所以在这一步它会尽可能的离悬崖远一点,保证下一步即使是随机动作,也会在安全区域内。 off-policy在学习的过程中,保留2种策略:1)希望学到的最佳的目标策略 (target...
3. On-policy 算法常见超参数 由于on-policy 是利用 replay buffer 中相同策略产生数据来更新策略网络的,所以部分超参数在设计上与 off-policy 具有天然地不同。 (1) Buffer Size 应大于等于单轮同一策略采样步数 (2) Batch Size 有关经验建议是 on-policy 方法使用稍大的学习率(2e-4,即 0.0002)以及更大的...
强化学习On-policy vs Off-policy 这里我们讲讲强化学习中on-policy和off-policy的区别。 实际上这个区别非常简单,就是说如果算法在更新它的policy的时候,它是依赖于前面的Q value function的话,那么它就是on-policy的。反之如果它是依赖于随机的一个输入或者人为的操控,那么它就是一个off policy的。
Monte-Carlo对off-policy进行更新使用TD对off-policy进行更新使用Q-learning进行off-policy的更新上一节讲到的是对未知MDP的valuefunction进行估计,这一节是对未知MDP的valuefunction进行优化。估计这部分的东西可以用于预测,优化valuefunction就可以用于控制。使用Model-Free进行控制的例子:On-Policy ...
因此，off-policy策略能够更灵活地探索状态空间，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...
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，...