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...
Sarsa:on-policy Q-learning:off-policy 1. 什么是on-policy和off-policy? 我们有两个策略:行动策略和目标策略 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. 什么是行动策略和目标策略? 行动策略:就是每一步怎么选动作的方法,它产生经验样本 目标策略:我们选什么...
(本文尝试另一种解释的思路,先绕过on-policy方法,直接介绍off-policy方法。) RL算法中需要带有随机性的策略对环境进行探索获取学习样本,一种视角是:off-policy的方法将收集数据作为RL算法中单独的一个任务,它准备两个策略:行为策略(behavior policy)与目标策略(target policy)。行为策略是专门负责学习数据的获取,具有...
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...
随着LLama3等模型的开源,RLHF的重要性愈发凸显,其家族中的奇巧魔改更是层出不穷,其中On Policy与Off Policy路线的PK尤为引人注目。 On Policy:亲力亲为的实战派 On Policy路线,以PPO(Proximal Policy Optimization)为代表,强调在训练过程中,LLM(Large Language Model)需要实时生成文本,并根据这些生成结果的好坏来...
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的数据,因此它的数据利用效率相对...
核心概念解读: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
Off-policy 定义：在off-policy方法中，智能体可以从与当前执行策略不同的策略中学习。这意味着智能体...
一文解析on-policy与off-policy的区别 接下来,我将阐述我对on-policy和off-policy的理解,仅供参考。为便于说明,以Sarsa和Q-learning两种算法为例展开讲解。 首先,我们得明确什么是on-policy和off-policy。 简单来说,on-policy指的是行动策略和目标策略相同,而off-policy则是行动策略与目标策略不同。
on policy和off policy的区别就是看用来优化当前策略的轨迹是不是这个策略采样来的。