③ On-policy学习的优点是: 它比较简单和直观,因为它只有一个策略,并且只从当前执行的策略中学习。 它可以保证收敛到最优策略或接近最优策略的结果,如果满足一定的条件(如足够多的探索)。 它可以适应动态变化的环境,因为它总是使用最新的数据来更新策略。 ④On-policy学习的缺点是: 它可能浪费了很多有价值的数据...
前面提到off-policy的特点是:the learning is from the dataoffthetarget policy,那么on-policy的特点就是:the target and the behavior polices are the same。也就是说on-policy里面只有一种策略,它既为目标策略又为行为策略。SARSA算法即为典型的on-policy的算法,下图所示为SARSA的算法示意图,可以看出算法中只有...
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...
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...
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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，从而更灵活地探索状态空间并利用有益信息。
强化学习是一种机器学习技术，它使智能体能够在未知环境中通过与环境交互来学习最优策略。强化学习可以分为两大类：off-policy和on-policy。off-policy算法是指在生成样本的策略和更新网络参数时使用不同的策略。以Q-learning为例，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，...
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。DDPG、DQN、A2C和PPO等模型的分析也遵循这一原则，通过观察它们是否符合on-policy或off-policy的定义来判断其策略类型。在实践中，理解这两种策略的区别对于选择合适的算法至关重要。
强化学习中的on-policy与off-policy是两个重要概念，它们将强化学习方法分为两类。on-policy方法只能使用当前正在优化的策略生成的数据进行训练，而off-policy方法则允许使用与当前策略不同的历史数据进行学习。理解它们之间的区别关键在于数据收集方式，而非选择行动的方式。理论上，on-policy方法在每一步...
在强化学习领域，on-policy和off-policy策略是两种重要的学习方法。理解它们的关键在于观察策略更新时是否使用了当前策略产生的数据，以及如何获取目标函数的值。以Q-learning和Sarsa为例，它们都基于TD（Temporal Difference）学习，但区别在于更新方式。Q-learning在更新时使用了目标网络和行为网络，通过选择最...