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...
② Off-policy学习的缺点是: 它可能需要更多的计算资源和内存空间,因为它需要维护一个数据缓冲区和两个策略。 它可能需要使用重要性采样或其他技术来纠正不同策略之间的偏差,这可能增加了复杂度和方差。 它可能难以保证收敛性和稳定性,特别是在非静态环境中。 ③ On-policy学习的优点是: 它比较简单和直观,因为它...
对于这种需要用另外一个策略的数据(off-policy)来精确估计状态值的任务,需要用到重要性采样的方法,具体做法是在对应的样本估计量上乘上一个权重(\pi与\pi'的相对概率),称为重要性采样率。 以off-policy Monte Carlo估计为例,它的步骤为: (1) 由\pi'与环境交互生成一条样本轨迹:(s_0,a_0,r_0,s_1,a_...
在实际应用中,On Policy与Off Policy各有其适用场景和优势。On Policy方法更适合对实时性要求较高、算力充足且对模型效果有极高要求的场景;而Off Policy方法则更适合算力有限、需要快速迭代且对历史数据有较好利用能力的场景。 以千帆大模型开发与服务平台为例,该平台提供了强大的算力支持和丰富的数据资源,使得用户能...
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
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。 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...
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...
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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...
on-policy与off-policy的本质区别在于更新Q值时所使用的方法是沿用既定的策略还是使用新策略。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。...