on-policy:行动策略和目标策略是同一个策略 off-policy:行动策略和目标策略不是同一个策略 2. 什么是...
1. Off-Policy：在强化学习中，策略是指agent如何选择行动的函数。当我们说一个算法是“off-policy”时...
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...
Off-Policy:在强化学习背景下，策略指的是智能体如何选择行动的函数。若算法被描述为“off-policy”，意指此算法可以利用从一个策略收集的数据来学习另一个策略。以Q-learning为例，这是一个典型的off-policy算法。在Q-learning中，智能体使用探索性策略（如epsilon-greedy）收集数据，但其实际学习的策略...
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，而当前策略可能并未选择到最优动作，因此生成样本的策略和学习时的策略不同，属于off-policy算法。而on-policy算法则指在生成样本和更新网络...
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...
今天这篇文章,我们一起来了解一下Off-policy时序差分方法 Q-learning,我们首先一起回顾Sarsa算法和同策略和异策略的对比分析,然后讲解Q-learning算法的思想,算法的细节,以及Q-learning如何体现异策略思想,并总结了从Q-function到Q-learning的是如何一步一步推导过来的,最后通过一个具体的案例讲解Sarsa算法和Q-learning...
强化学习可以分成off-policy（离线）和on-policy（在线）两种学习方法，按照个人理解，判断一个强化学习是off-policy还是on-policy的依据在于生成样本的policy（value-funciton）和网络参数更新时的policy（value-funciton）是否相同。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，而...
off-policy和on-policy的根本区别在于off-policy学习的policy和agent实际执行的policy并不相同。虽然看起来很trivial，但这给了off-policy极大的发挥空间，使RL有能力做knowledge representation。假设有一个机器人在地面上行走，我们想知道在某个状态时如果机器人停止动力系统，需要多久才能完全停下来。我们可以...
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