简而言之,Q-learning之所以是off-policy,是因为它可以使用任意的策略产生观测数据,优化的Q-table并不依赖行为策略;而SARSA 之所以是on-policy,是因为它只能使用当前正在优化的策略产生观测数据,优化的Q_\pi依赖行为策略。 PPO 到这一步,为什么PPO是on-policy算法就显而易见了,因为PPO依赖正在优化的目标\pi_{\theta...
对于on-policy算法,一个策略在一个episode中交互出并用来更新的数据只能用一次,也就是说每训练完一轮就要重新搜集新数据来更新,这很好理解,像学下围棋一样,一开始你只能下出俗手,那这时候你的任务就是去学习如何去下出本手,等你的水平提升了,你就需要去学习如何下出妙手,不能只拘泥于简单的棋路了,在更高端的...
1.策略更新方式不同 on-policy方法在学习和决策过程中始终使用相同的策略,也就是说,它在进行策略更新时只考虑当前策略下的经验。而off-policy方法则可以利用从其他策略中得到的经验进行学习,也就是说,它在进行策略更新时可以考虑非当前策略下的经验。 2.数据利用效率不同 由于on-policy只能利用当前策略下...
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...
a.On-policy MC:同策略MC是指产生数据的策略与评估改进的策略是同一个策略。 b.Off-policy MC:离策略是指产生数据策略与评估改进的策略不是同一种策略。当然了,离策略MC也不是随便选择的,而是必须满足一定的条件。这个条件简单说就是:数据生成策略产生的状态要覆盖评估和改进策略的所有可能性。其实想想,这个还是...
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...
②数据复用次数reuse times——由于 PPO 只在 trust region 内更新,使得新旧策略差异一起限制在某个范围内,只要差异不太大,那么作为 on-policy 算法就能复用训练数据。而 Repaly buffer 中的每个样本的使用次数主要与学习率、batch size 以及拟合难度有关,由于深度强化学习通常使用比深度学习更小的学习率,如(1e-3...
因此，off-policy策略能够更灵活地探索状态空间，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...
当负责学习的智能体(agent)与和环境进行交互的智能体为同一实体时,这种情形被称作on-policy(同策略)。相反,若两者并非同一实体,则称为off-policy(异策略)。 形象化比喻:在古代,贤明的君王常怀“水能载舟,亦能覆舟”的治国理念,期望更深入地体察民情。君王可以选择微服私访,亲自感受百姓生活(On-policy),虽能亲眼...
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Off-policy算法则使用不同的策略进行交互，从而收集数据，然后根据这些数据来优化目标策略。具体而言，Off-policy算法使用行为策略（behavior policy）来产生数据，然后使用这些数据...