在强化学习中,"on-policy"(在策略)和"off-policy"(离策略)是两种不同的学习框架,它们之间的主要区别在于算法如何使用收集到的数据来更新策略。 On-policy(在策略): 在策略方法是指在训练过程中,智能体使用当前策略(例如ε-贪心策略)与环境进行交互,并且使用从这些交互中获得的数据来更新策略。 具体来说,在策略...
Off-policy是一种灵活的方式,如果能找到一个“聪明的”行为策略,总是能为算法提供最合适的样本,那么算法的效率将会得到提升。 我最喜欢的一句解释off-policy的话是:the learning is from the dataoffthetarget policy(引自《Reinforcement Learning An Introduction》)。也就是说RL算法中,数据来源于一个单独的用于探...
君王可以选择微服私访,亲自感受百姓生活(On-policy),虽能亲眼所见,但力量有限,难以全面掌握;另一选择则是派遣多位官员去收集信息,而君王则在宫中聆听汇报(Off-policy)。 Q-learning与Sarsa对比剖析: 这两者均属于基于时间差分的强化学习策略,关键差异在于Q-learning采用off-policy(含目标网络和行为网络),而Sarsa则为...
强化学习领域中的offline与off-policy是两个不同的概念，它们均与利用以往经验训练智能体有关。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...
一文解析on-policy与off-policy的区别 接下来,我将阐述我对on-policy和off-policy的理解,仅供参考。为便于说明,以Sarsa和Q-learning两种算法为例展开讲解。 首先,我们得明确什么是on-policy和off-policy。 简单来说,on-policy指的是行动策略和目标策略相同,而off-policy则是行动策略与目标策略不同。
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。个人观点，若有不足之处，欢迎各位大神指正。
重要度采样比主要用于off-policy的value based control方法,这类方法特点为 value based 意味着 agent 首先估计价值函数,再从中导出策略 off-policy 意味着 agent 学习的 target policy 和与环境交互使用的 behavior policy 解control 问题时,此类方法通常基于 policy iteration 思想,不停循环 “估计目标策略价值” 和...
1. 什么是on-policy和off-policy? 我们有两个策略:行动策略和目标策略 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. 什么是行动策略和目标策略? 行动策略:就是每一步怎么选动作的方法,它产生经验样本
具体来说，当我们谈论"当前策略"（estimation policy），即用于估计动作价值的策略，与"行为策略"（behaviour policy），即实际执行的策略，两者之间的关系。若这两个策略不一致，即行为策略与估计策略不同，那么就是off-policy方法；反之，如果两者一致，策略估计与行为执行统一，那么就属于on-policy方法。D...
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...