4.对环境的依赖程度不同 on-policy方法对环境的依赖程度相对较高,需要不断地和环境进行交互以更新策略。而off-policy方法可以在一定程度上减少与环境的交互,因为它可以利用存储的历史数据进行学习。 5.对探索和利用的平衡不同 on-policy方法需要在探索和利用之间做出平衡,因为它只能利用当前策略下的数据。...
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...
On-Policy 学习 On-policy 学习是一种策略,其中智能体根据当前的策略来探索和学习。换句话说,它使用当前的策略来决定下一个动作,并基于这些动作的结果来更新同一策略。 一个典型的例子是SARSA算法。在SARSA中,智能体观察当前状态(S),采取动作(A),接收奖励(R),然后观察下一个状态(S'),并在这个新状态中选择下...
相比之下,on-policy的优点在于它始终遵循当前策略进行学习和更新,因此更有可能找到最优解。但缺点是,它只能利用自身产生的经验进行学习,这在某些情况下可能限制了学习效率。 off-policy之所以能够利用其他策略的经验进行学习,是因为它可以从一个数据缓冲区中随机抽取历史经验。这些经验可能来源于不同的策略,但都可以用于...
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，从而更灵活地探索状态空间并利用有益信息。
前者为on-policy，后者为off-policy。这种策略的区别主要在于，on-policy算法在学习过程中会逐步优化策略，但可能需要更多的时间来达到稳定状态；而off-policy算法则可以利用过去的经验，但需要处理策略变化的问题。个人观点，若有不足之处，欢迎各位大神指正。
在探讨强化学习的优化策略时，on-policy和off-policy的区分主要体现在计算目标函数[公式]的过程中。以DQN为例，优化的Loss函数与这个[公式]紧密相连。这两种策略的核心区别体现在策略执行和估计的对应性上。具体来说，当我们谈论"当前策略"（estimation policy），即用于估计动作价值的策略，与"行为策略"（...
强化学习中的on-policy与off-policy是两个重要概念，它们将强化学习方法分为两类。on-policy方法只能使用当前正在优化的策略生成的数据进行训练，而off-policy方法则允许使用与当前策略不同的历史数据进行学习。理解它们之间的区别关键在于数据收集方式，而非选择行动的方式。理论上，on-policy方法在每一步...
在解析on-policy与off-policy的区别时,一个关键点在于:更新值函数时是否仅依赖当前策略产生的样本。 1. DQN架构中包含两个网络——policy_net和target_net。此设计缘于存在两个智能体,分别代表当前策略与目标策略。其replay buffer存储大量历史样本,并从中抽样来更新Q函数的目标值,这意味着更新可能涉及历史样本,故而...
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...