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) 采样数据利用上的区别: On-policy:样所用的policy和目标policy一致,...
off-policy与on-policy相比,off-policy用behavior policy得到的data来学习或者改进target policy,使得我们最后达到最优。具体来说,我们基于behavior policy(这个policy并不是最优的)来产生大量data,让agent进行探索。我们要从behavior policy μ 学到target policy π 的条件是: μ(a|s)>0⇒π(a|s)>0 . 因此,...
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。
同样在解决方案上存在着两种方法对应着这两类问题描述,即Dynamic Programming(DP)和Stochastic Method,其中DP方法可以分为Policy Iteration与Value Iteration,统计方法皆以Monte Carlo为基础,延申后产生Temporal-Difference(TD)与TD(λλ)算法,并可再细分为on-policy的SARSA算法与off-policy的Q-learning。依据这个分类规则...
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个重要分支，它研究的是智能体如何在与环境的...
1.3 Offline/Batch RL Off-policy RL 通过增加 replay buffer 提升样本效率,Offline RL 则更加激进,它禁止和环境进行任何交互,直接通过固定的数据集来训练得到一个好的策略,相当于把 “探索” 和 “利用” 完全分开了。在更加 general 的情况下,我们对于给出示范数据的策略不做任何要求,示意图如下 ...
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...
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。
【RL系列】On-Policy与Off-Policy,【RL系列】On-Policy与Off-Policy逮捕一篇介绍重要性采样的非常好的文章。
/courses_MLDS18.html ProximalPolicyOptimization (PPO) 所谓on-policy指我们学习的agent(即actor)和与环境交互的agent是相同的,即 agent一边和环境互动,一边学习; 而off-policy指我们学习的agent与环境交互的agent是不同的,即 agent 通过看别人玩游戏来学习。On-policy的不足 ...