RL(强化学习):On-Policy和Off-Policy的自演是强化学习中两种常见的学习策略。 On-Policy(同策略)学习是指智能体在学习过程中使用的策略与其采取行动的策略相同。换句话说,智能体通过与环境的交互来学习,并根据当前的策略选择行动。在On-Policy学习中,智能体会根据当前策略的结果来更新策略本身,以使得策略更加优化。这...
强化学习里的 on-policy 和 off-policy 的区别强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习的一个领域,刚接触的时候,大多数人可能会被它的应用领域领域所吸引,觉得非常有意思… 振宁不是振...发表于Deep ... 揭开强化学习面纱一-on-policy vs off-policy 强化学习on-policy跟off-policy的区别on-policy:...
若agent与环境互动,则为On-policy(此时因为agent亲身参与,所以互动时的policy和目标的policy一致);若agent看别的agent与环境互动,自己不参与互动,则为Off-policy(此时因为互动的和目标优化的是两个agent,所以他们的policy不一致) 采样数据利用上的区别: On-policy:样所用的policy和目标policy一致,采样后进行学习,学习...
off-policy:收集数据的策略和维护更新的策略为不同的策略,智能体和环境交互。智能体根据当前策略和环境交互,收集一定步数的数据(s, a, r, s', terminal_flag)丢进replay buffer,从replay buffer中选取一定步数的数据进行当前策略的更新。 Off-policy learning allows the use of older samples (collected using th...
经验回放是一种常见于off-policy方法的技术，它通过存储agent与环境交互的历史数据（即经验），并在训练...
传统RL是online的,agent一边和环境交互生成轨迹样本数据,一边使用这些数据优化探索策略 。 这个过程中,如果交互策略和最终学到的策略是相同的,则称为 on-policy,示意图如下 on-policy 方法具循环依赖(价值估计->策略->transition->价值估计)、训练数据相关性强(i.i.d 性质差)、样本利用率低(样本...
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个重要分支，它研究的是智能体如何在与环境的...
在探索强化学习（RL）的领域时，经常会遇到诸如On-policy与Off-policy、Importance Sampling等概念的困惑。本文旨在通过详细的解释与实例，清晰地阐述这些概念之间的联系与区别。On-policy与Off-policy的主要区别在于策略的学习与应用过程。On-policy算法在训练和应用策略时，使用相同的策略进行交互与学习，而...
同样在解决方案上存在着两种方法对应着这两类问题描述,即Dynamic Programming(DP)和Stochastic Method,其中DP方法可以分为Policy Iteration与Value Iteration,统计方法皆以Monte Carlo为基础,延申后产生Temporal-Difference(TD)与TD(λλ)算法,并可再细分为on-policy的SARSA算法与off-policy的Q-learning。依据这个分类规则...
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总是贪婪的，即选择具有最高Q值的行动。优势与缺点则主要来自两个方面：学习稳定性与数据利用率。Offline (或Batch RL, Offline RL):Offline强化学习指的是利用...