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较低。而off-policy可以利用所有的数据进行学习,因此它的数据利用效率相对较高。 3.稳定性和收敛速度不同 on-policy方法通常有更好的稳定性和更快的收敛速度,因为它严格按照当前策略进行。而off-policy方法由于可以利用其他策略的经验,可能会...
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区别 上述理解还是不够深刻...
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"…
总结来说,Q-learning的行动策略是Epsilon greedy,而目标策略是贪心策略,因此属于off-policy。相反,Sarsa的行动策略和目标策略都是Epsilon greedy,因此属于on-policy。 举个例子,比如我们有一系列的经验样本,如“读书-读书-读书-奖励”和“读书-读书-电视-批评”等。这些经验样本都是由行动策略产生的,它们代表了不同...
RL(强化学习):On-Policy和Off-Policy的自演是强化学习中两种常见的学习策略。 On-Policy(同策略)学习是指智能体在学习过程中使用的策略与其采取行动的策略相同。换句话说,智...
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...
off-policy算法是指在生成样本的策略和更新网络参数时使用不同的策略。以Q-learning为例，Q-learning在计算下一状态的预期收益时使用了max操作，直接选择最优动作，而当前策略可能并未选择到最优动作，因此生成样本的策略和学习时的策略不同，属于off-policy算法。而on-policy算法则指在生成样本和更新网络...
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
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...
与On Policy不同,Off Policy路线以DPO(Distributed Policy Optimization)为代表,它不需要LLM在训练过程中实时生成文本,而是利用已有的数据进行学习。这种方法更类似于你在学习王者荣耀时,通过观看职业选手的比赛录像来学习技巧和策略。Off Policy方法具有更高的灵活性,能够利用历史数据来优化模型,而无需实时生成新的数据。