off-policy 设定破除了对优化数据来源的限制,过去的 transition 数据可以存下来重复利用,这样可以同时缓解 on-policy 方法的三个问题,于是就出现了 replay buffer 机制和 experience replay 经验重放的概念。示意图如下 注意,off-policy 设定中,策略更新还是 online 地进行,即每步交互都从 replay buffer 中抽取若干 tra...
也就是offline。基于训练不稳定，又搞出个什么on-policy和off-policy来增强收敛的稳定性。
offline 2 online | 重要性采样,把 offline + online 数据化为 on-policy samples 本文作者:月出兮彩云归 🌙 本文链接:https://www.cnblogs.com/moonout/p/18010888 版权声明:本作品采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5 中国大陆许可协议进行许可。
on-policy:收集数据的策略和维护更新的策略为同一个策略。智能体根据当前策略和环境交互,收集一定步数的数据(s, a, r, s', terminal_flag)后进行当前策略的更新,不存在replay buffer,数据使用后即丢掉,无经验回放。 Behaviour policy(Policy used for data generation is called behaviour policy) == Policy used...
【补充】两者在学习方式上的区别: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)。两者在采样数据利用上的区别:On-policy:采样所用的pol...
BRPO: Batch Residual Policy Optimization, Sohn et al, 2020.IJCAI.Algorithm: BRPO. On Reward-Free Reinforcement Learning with Linear Function Approximation, Wang et al, 2020.NIPS.Algorithm: Exploration& Planning Phase Reward Free RL. AWAC: Accelerating Online Reinforcement Learning with Offline Dataset...
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section 3.2:在 data efficiency 方面,对于 online fine-tune,发现 on-policy fine-tune 和 Monte-Carlo return 的效率,比 off-policy 的 actor-critic 低。 section 3.3:对普通 actor-critic 算法,offline 2 online 会发生可怕的事情。 在replay buffer 里面放了一些 offline dataset,但 SACfD-prior 的性能跟...
{ "name":"Offline Conversion Events", "sourcePlatform":"DMP_PARTNER_PLATFORM", // Name will be provided. "account":"urn:li:sponsoredAccount:516848833", "accessPolicy":"PRIVATE", "type":"USER", "sourceType": "CONVERSION", "destinations":[ { "destination":"LINKEDIN" } ] }' Sample...
首先on-policy 只能 online 训练，因为需要检验待更新的策略。在 offline RL 方法出现之前，确实有off ...