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：通过自己亲自做菜并从每次尝试中学习。Off-policy：观看别人的做菜视频或回顾以前的做菜经验来...
On-Policy算法要求在执行当前策略的同时进行学习,而Off-Policy算法则可以从其他策略获取的数据中学习。这种区别让Off-Policy算法通常比On-Policy算法更具灵活性。 详细回答 数据重用: Off-Policy算法可以从旧的或者其他策略的数据中学习,这使得它们能够更有效地重用数据。这是与批量学习和迁移学习等其他机器学习技术相似...
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...
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...
(5) 强化学习中的奇怪概念(一)——On-policy与off-policy - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/346433931 Accessed 2023/3/24. SARSA和Q-learning都是强化学习中的经典算法,它们的主要区别在于更新策略的不同。SARSA是一种on-policy算法,即在训练过程中采用的策略和学习训练完毕后拿去应用的策略是同一个。而...
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...
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，然后使用这些数据来学习或改进目标策略（target policy），以最终达到最优策略...
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