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...
采样数据利用上的区别: On-policy: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 on-policy和off-policy区...
总的来说,主要区别在于在策略方法中,数据收集和策略更新是基于当前策略进行的,而在离策略方法中,数据收集和策略更新可以独立于当前策略。 在强化学习中,"on-policy"(在策略)和"off-policy"…
在强化学习中，on-policy与off-policy是两种不同的学习方法，主要区别在于数据的利用方式和策略的更新过...
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。 那么,什么是行动策略和目标策略呢? 行动策略,顾名思义,就是指导我们每一步如何选择动作的策略,它负责产生经验样本。而目标策略,则是我们选择何种更新方式,以寻求最优的Q表。
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
On-policy与Off-policy的区别：On-policy（在线策略、同策略）：在on-policy方法中，用于更新策略的数据...
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...