而off-policy可以利用所有的数据进行学习,因此它的数据利用效率相对较高。 3.稳定性和收敛速度不同 on-policy方法通常有更好的稳定性和更快的收敛速度,因为它严格按照当前策略进行。而off-policy方法由于可以利用其他策略的经验,可能会出现策略震荡和收敛慢的情况。 4.对环境的依赖程度不同 on-policy方法...
而如果你能够在环境中实时互动，并且需要实时更新策略，on-policy可能是更好的选择。
它可能需要更多的计算资源和内存空间,因为它需要维护一个数据缓冲区和两个策略。 它可能需要使用重要性采样或其他技术来纠正不同策略之间的偏差,这可能增加了复杂度和方差。 它可能难以保证收敛性和稳定性,特别是在非静态环境中。 ③ On-policy学习的优点是: 它比较简单和直观,因为它只有一个策略,并且只从当前执行...
与其他技术的交互: Off-Policy可以更容易地与其他优化方法或者模型(如神经网络)结合,因为数据采集和策略改进是解耦的。 总体来说,Off-Policy算法的这些特点使其在许多应用场景下比On-Policy算法更具灵活性。 场景:自动驾驶汽车的开发与部署 假设你正在开发一个自动驾驶汽车,该汽车需要在多种道路和环境条件下进行导航。
on-policy优点是直接了当，速度快，劣势是不一定找到最优策略。off-policy劣势是曲折，收敛慢，但优势是...
在强化学习中,on-policy和off-policy是两种不同的学习方法。在on-policy方法中,目标策略和行为策略是同一个策略,即在训练过程中做决策的策略和学习训练完毕后拿去应用的策略是同一个。这种方法简单粗暴,直接利用数据就可以优化其策略,但这样的处理会导致策略其实是在学习一个局部最优,因为on-policy的策略没办法很好...
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...
综上所述，理解on-policy与off-policy的区别在于数据收集方式而不是策略更新方式，它们在实际应用中的性能差异不大。选择on-policy或off-policy方法时，应考虑具体任务的特性和资源的可用性，而不仅仅是理论上的区别。对于初学者来说，关键在于理解数据收集和策略更新的流程，以及在实践中的灵活应用，以...
尽管它们在某些方面采用了重要性采样的策略，但它们的核心更新机制遵循了使用当前策略采样数据来更新当前策略的原则，因此它们被归类为On-policy算法。综上所述，On-policy与Off-policy的主要区别在于策略的学习与应用过程，而重要性采样在某些Off-policy算法中被使用以补偿策略之间的差异，使得数据从行为策略...