on-policy：如果一个agent一边和环境互动一边学习，那么是on-policy。例如打游戏 off-policy：和环境互动...
综上来看,离轨随机策略梯度需要许多限制才能保证优化效果,这也为大堆更好的off-policy算法的开发提供了契机。 基于离轨随机策略梯度的AC算法: 对于(s,a,r,s^\prime) \sim \nu 继续采样一个 a^\prime \sim \nu \delta = \frac{\pi_\theta(a^\prime \mid s^\prime)}{\nu(a^\prime \mid s^\...
A3C算法同样被归类为on-policy算法，其原理基于每个worker独立执行Advantage Actor Critic方法，分别进行数据采集与梯度计算。全局worker接收这些更新并融合，最终更新全局参数，供各个worker进一步使用。这一过程确保了每个worker在进行采样与梯度计算时，所使用的策略保持一致，进而实现了on-policy更新。
3. On-policy 算法常见超参数 由于on-policy 是利用 replay buffer 中相同策略产生数据来更新策略网络的,所以部分超参数在设计上与 off-policy 具有天然地不同。 (1) Buffer Size 应大于等于单轮同一策略采样步数 (2) Batch Size 有关经验建议是 on-policy 方法使用稍大的学习率(2e-4,即 0.0002)以及更大的...
1. 论文对On-policy PG系列算法的理论进行了系统介绍 论文涵盖了策略梯度基本理论的梳理和介绍，并对On-policy PG算法（REINFORCE、A3C、TRPO、PPO、V-MPO）进行了详细说明和对比。同时，还涉及了收敛性相关的理论。2. 论文比较了这些算法的实验性能差异，并开源了基于JAX的代码实现 作者实现了这些算法...
Off-Policy算法：算法使用不同的行为策略和目标策略。行为策略用于生成经验，目标策略用于更新。例如，Q-...
还没有评论,发表第一个评论吧 推荐阅读 强化学习论文简要--Policy Gradient Policy Gradient 值函数Q-learnin近似的方法是对每个action预测Q值,然后选择最大的action,限定了action为离散低维,如果是高维或者action连续,搜索出是Q最大的action会非常困难。 基于策… zhenmaoli 6.2.Vanilla Policy Gradient算法 余欣航he...
(1)SARSA的是on-policy算法,Q-learning是off-policy算法。 (2)1-step Q-learning不需要Importance Sampling,但n-step Q-learning需要Importance Sampling。 (3)DDPG、TD3、SAC算法虽然都是off-policy算法,但都不需要Importance Sampling。 以上是我个人对于这三个问题的理解,如有错误,欢迎交流指正~ 参考 ^abcdeSut...
但是这并不完全符合off-policy的定义，所以它本质还是属于on-policy的算法。
理论上，多步DQN属于需要on-policy训练的算法。在多步学习中，后续步骤的数据是基于当前策略之外的策略...