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 ...
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。
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...
on-policy off-policy off-policy:收集数据的策略和维护更新的策略为不同的策略,智能体和环境交互。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)丢进replay buffer,从replay buffer中选取一定步数的数据进行当前策略的更新。 Off-policy learning allows the use of older sampl...
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。
【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...
两者在采样数据利用上的区别:On-policy:采样所用的policy和目标policy一致,采样后进行学习,学习后目标policy更新,此时需要把采样的policy同步更新以保持和目标policy一致,这也就导致了需要重新采样。Off-policy:采样的policy和目标的policy不一样,所以你目标的policy随便更新,采样后的数据可以用很多次也可以参考。 其实最...
参考Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problems。 参考作者视频:Video1、Video2 上图(a), (b)分别表示online RL和off-policy RL,区别在于是否有一个buffer。(c)表示了offline RL,用一个behavior policy 采样一系列数据,放在buffer,离线训练policy,只是test的时候再跟环境...
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Setting an HTTP Proxy on API Gateway(official Serverless docs: API Gateway) I have adapted the above two configuration examples for my purposes, see below. Have any tips, for what I might be doing wrong here? plugins:-serverless-offlineservice:company-apigprovider:name:awsstage:dev...