Q-Learning就是典型的off-policy策略,它在和环境的交互中,使用\epsilon-greedy的行为策略。而在学习过程中,使用贪心策略,每次都选择Q值最高的动作,这样行为策略和目标策略是不同的,所以它是off-policy。 而在on-policy中,行为策略和目标策略是一个东西。所以,Sarsa就是典型的on-policy策略。因为它最终要学习的目标...
有了这两个概念,就好办了,目标策略和行为策略一致,就是on-policy,目标策略和行为策略不一致就是off-policy。下面看两个经典例子,Sarsa(on-policy)和Q-learning(off-policy) Sarsa Q-learning 在Sarsa和Q-learning的伪代码里,只展现了行为策略和Q值的更新规则,并没有说目标策略。他们的行为策略是一样的,都是ε...
强化学习中的on-policy与off-policy是两个重要概念，它们将强化学习方法分为两类。on-policy方法只能使用当前正在优化的策略生成的数据进行训练，而off-policy方法则允许使用与当前策略不同的历史数据进行学习。理解它们之间的区别关键在于数据收集方式，而非选择行动的方式。理论上，on-policy方法在每一步行...
如果个体在学习过程中优化的策略与自己的行为策略是同一个策略时,这种学习方式称为同步策略学习(on-policy learning),如果个体在学习过程中优化的策略与自己的行为策略是不同的策略时,这种学习方式称为异步策略学习(off-policy learning)
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。
强化学习on-policy跟off-policy的区别 :π(a|s) > 0 必然有 µ(a|s) > 0成立。两种学习策略的关系是:on-policy是off-policy的特殊情形,其targetpolicy和...,而当前policy并不一定能选择到最优动作,因此这里生成样本的policy和学习时的policy不同,为off-policy算法。先产生某概率分布下的大量行为数据(behav...
thepolicythatisusedtomakedecisions,whereasoff-policymethodsevaluateorimproveapolicy...on-policy和off-policy是强化学习中出现最多的两个概念,也是最容易让初学者迷惑的概念之一。网上很多博客都是从是否使用当前policy和其它policy角度出发解释的,但是笔者认为 ...
数据是由policy μ 产生的,一个算法a,学出来的policy(即是收敛的policy) 是π, 如果算法收敛的policy π 和μ 一样,则a是on-poliy的,否则是off-policy的。 一般地,可以用值函数来表达。 例如sarsa,可以证明:sarsa学习得到的policy对应的值函数的估计和 μ 的值函数是一样的,因此,我们说sarsa是on-policy的...
on-policy(同策略)代表既定策略,off-policy(异策略)代表新策略 以sarsa(on policy)和Qlearning(off policy)为例 Sarsa是on-policy的更新方式,它的行动策略和评估策略都是ε-greedy策略。并且是先做出动作后更新策略。 Q-Learning是off-policy的更新方式,假设下一步选取最大奖赏的动作,从而更新价值函数。然后再通过...
Q-Learning直接学习的是最优策略,而SARSA在学习最优策略的同时还在做探索。这导致我们在学习最优策略的时候,如果用SARSA,为了保证收敛,需要制定一个策略,使ϵ−ϵ−贪婪法的超参数ϵϵ在迭代的过程中逐渐变小。Q-Learning没有这个烦恼。 另外一个就是Q-Learning直接学习最优策略,但是最优策略会依赖于训练...