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...
在机器学习领域,特别是在强化学习中,"on-policy" 和 "off-policy" 是两种主要的学习策略。 什么是强化学习?在强化学习中,一个智能体(agent)通过与环境互动来学习如何做出决策。智能体执行动…
on policy指的是训练过程中,当前策略 π 只能使用他自己所收集的数据集 D∼π .而off policy既可以使用策略本身收集的数据集也可以使用其他策略收集的数据集。因此,on policy的样本效率相对于off policy更低,因为on policy意味着每一次更新之后,数据集需要重新收集,所以不能重复使用之前收集的数据集,这意味着需要...
相比之下,on-policy的优点在于它始终遵循当前策略进行学习和更新,因此更有可能找到最优解。但缺点是,它只能利用自身产生的经验进行学习,这在某些情况下可能限制了学习效率。 off-policy之所以能够利用其他策略的经验进行学习,是因为它可以从一个数据缓冲区中随机抽取历史经验。这些经验可能来源于不同的策略,但都可以用于...
核心概念解读:当负责学习的智能体(agent)与和环境进行交互的智能体为同一实体时,这种情形被称作on-policy(同策略)。相反,若两者
on-policy与off-policy的本质区别在于更新Q值时所使用的方法是沿用既定的策略还是使用新策略。前者为on-policy，后者为off-policy。这种策略的区别主要在于，on-policy算法在学习过程中会逐步优化策略，但可能需要更多的时间来达到稳定状态；而off-policy算法则可以利用过去的经验，但需要处理策略变化的问题。...
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...
on-policy方法可以类比为一个跑步者，他的姿态始终根据当前状态调整。而每N条数据更新策略的方式，就像是跑步者每跑几百步才调整一次姿态，虽然调整得较晚，但实际调整的方向和最终目标是一致的。行为策略（Behavior Policy）和目标策略（Target Policy）是解释on-policy与off-policy区别时经常用到的概念。...