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...
学习方式上的区别: 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,...
综上所述，理解on-policy与off-policy的区别在于数据收集方式而不是策略更新方式，它们在实际应用中的性能差异不大。选择on-policy或off-policy方法时，应考虑具体任务的特性和资源的可用性，而不仅仅是理论上的区别。对于初学者来说，关键在于理解数据收集和策略更新的流程，以及在实践中的灵活应用，以达...
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...
增强学习中的on-policy和off-policy的区别 搜索资料 我来答 分享 微信扫一扫 新浪微博 QQ空间 举报 本地图片 图片链接 提交回答 匿名 回答自动保存中为你推荐:特别推荐 NASA公布照片后,全世界感谢中国! 先有鸡或先有蛋的千年谜题?有答案了 为啥电子烟也被纳入控烟范围? 《流浪地球》点燃木星就把地球推...
单项选择题 Q learning和DQN的区别在于() A、Qlearning能处理连续动作,DQN不能 B、Qlearning是off-policy,DQN是on-policy C、DQN使用了神经网络和经验回放 D、以上都不对 点击查看答案
on policy ..on policy和off policy是强化学习中两种不同的学习策略。on policy,又称为在线策略或顺势策略,指的是在收集数据的过程中,当前正在优化的策略会随着数据的收集而不断更新。换句话说,
on-policy(同策略)代表既定策略,off-policy(异策略)代表新策略 以sarsa(on policy)和Qlearning(off policy)为例 Sarsa是on-policy的更新方式,它的行动策略和评估策略都是ε-greedy策略。并且是先做出动作后更新策略。 Q-Learning是off-policy的更新方式,假设下一步选取最大奖赏的动作,从而更新价值函数。然后再通过...
对于on policy和off policy的区别,我看到了下面这个说法。我觉得这个说法可以区别SARSA算法(on policy)和Q-learning算法(off policy)以及SARSA算法(on policy)和DQN(off policy)。 如下: 这个我觉得解释得会有道理一些。所以根本区别就还是学习方式的不一样,按照这个理解超好理解。反而划分什么行为策略,目标策略有点...