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...
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...
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...
由于on-policy只能利用当前策略下的数据,因此它的数据利用效率相对较低。而off-policy可以利用所有的数据进行学习,因此它的数据利用效率相对较高。 3.稳定性和收敛速度不同 on-policy方法通常有更好的稳定性和更快的收敛速度,因为它严格按照当前策略进行。而off-policy方法由于可以利用其他策略的经验,可能会...
on-policy策略在学习过程中同时使用当前策略进行决策与更新。这意味着学习算法会直接根据当前策略的行动选择来修正Q值估计。例如，在使用策略梯度方法时，Q值的更新直接与当前策略相关，这种策略被称为on-policy策略。反之，off-policy策略允许在学习时使用与更新策略不同的策略进行决策。这意味着在学习过程中...
强化学习可以分成off-policy（离线）和on-policy（在线）两种学习方法，按照个人理解，判断一个强化学习是off-policy还是on-policy的依据在于生成样本的policy（value-funciton）和网络参数更新时的policy（value-funciton）是否相同。Q-learning在计算下一状态的预期收益时使用了max操作，直接选择最优动作，而...
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...
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本讲我们关注on-policy control问题，这里采用参数化方法逼近action-value函数。主要介绍的semi-gradient ...
我有一些么人事务要去处理，所以在我回来前，采取“不行动”策略，就是说不要动任何东西。