它可以更容易地实现函数逼近和经验回放，因为它不依赖于当前执行的策略。② Off-policy学习的缺点是：它...
Off Policy的优点在于能够降低算力消耗,缩短训练时间,且能够充分利用历史数据。然而,其缺点也在于可能因数据分布的差异而导致模型在实际应用中表现不佳。此外,Off Policy方法还需要解决数据稳定性和一致性的问题。 On Policy与Off Policy的PK:各有千秋 在实际应用中,On Policy与Off Policy各有其适用场景和优势。On Po...
1.1 off-policy定义 强化学习中的off-policy方法采用两个策略,一个用来学习并最终成为最优策略,另一个具有试探性,用来产生智能体的行为样本。用来学习的策略被称为目标策略,用于生成样本的策略被称为行为策略。在这种情况下,我们认为学习所用的数据“离开”了待学习的目标策略,因此整个过程被称为off-policy(离轨策略...
优点与限制同样集中在数据利用与实时互动两个维度。尽管offline与off-policy概念均涉及使用历史经验进行学习，但它们关注点不同。off-policy侧重于使用一个策略的数据来学习另一个策略，而offline强化学习则专注于仅利用预先收集的数据进行学习，不进行实时环境互动。
行为策略是负责探索环境的策略,我们也可以称之为探索策略(exploratory-policy),行为策略负责探索环境,,需要和环境交互,不需考虑最终的目标是否采取了自己执行的动作。 2、异策略的必要性 教员曾在《中国社会各阶级的分析》中强调: 革命党是群众的向导,在革命中未有革命党领错了路而革命不失败的。我们的革命要有不领...
针对off-policy评估，本文将介绍三种策略评估方法：直接方法估计器(DME)、逆倾向评分(IPS)和双重鲁棒(DR)。DME方法涉及训练一个奖励模型，通过监督学习方式实现。奖励模型用于评估策略，但需要注意到评估策略时使用的数据集与训练奖励模型时的数据集应分开。DME的优点在于其灵活性，但缺点是评估质量依赖于...
这种方法的优点是可以处理复杂的环境和策略,但需要准确的模型。 三、Off-Policy Evaluation的挑战 1.样本偏差:由于评估策略和数据收集策略的不同,可能导致样本分布的差异,从而引入偏差。 2.高维状态空间和动作空间:在复杂环境中,状态和动作空间的维度可能非常高,这会增加评估的难度。 3.模型误差:对于基于模型的OPE...
但是这种修正不是没有条件的,如上表所列,importance sampling的方差很高,Q(λ)需要behavior policy和target policy隔得足够近,TB(λ)即使behavior policy和target policy隔得足够近也会做不必要的修正,从而降低了收敛速度。作者综合了这几个方法的优缺点,提出了Retrace(λ),既不要求两个策略隔得足够近,同时也保证...
Unlike other projects with limited purchase and loan policies, Blue City Coco Ideal City does not have a limited purchase and loan policy, providing homebuyers with greater freedom and choice space. This means that homebuyers can have more flexible financial arrangements, making home purchases more ...