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...
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-l...
(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...
Off-Policy(离线策略)和 On-Policy(在线策略)都是强化学习中用于解决决策问题的算法。它们的主要区别在于数据采集和策略更新方式。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-...
算法学习(七)——一些基本概念:model base和model free,On-Policy 和 Off-Policy,On-Line 学习和 Off-Line 学习,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
一、Q learning算法 如上图所示,Q learning的决策值(基于值的一种算法)存储在一张Q table中。可以先设定a1的奖励值为-2,a2的奖励值为1,那么在s1状态下我们选择奖励值大的动作a2,这就是上图中的Q(S1,a2)估计,接下来状态变为s2。 更新思想:但是Q table中的决策值只是我们先假定...Q...
如何判断一个策略是On 还是Off policy:首先可以看该算法基于的贝尔曼公式是对应的哪一阶段,它所使用V或者Q或者策略是从哪里得到更新的。其次,可以看该算法在实施的时候所对哪些变量做了计算。 对于SARSA 进行分析,对给定的S A 采样 随机转移得到 R S‘ 一直到这里都是由状态转移决定的,这与策略无关,而后面的A...
On policy(算法:Sarsa, Sarsa lambda) On policy的解释:必须亲自参与 Off policy(算法:Qleaning, Deep-Q-Network) 可亲自参与;也可以不亲自参与,通过观看其他人或机器,对其他人或机器进行模仿。 马尔科夫的核心 在一个状态下,可以采取一些动作,每一个动作都有一个“转化状态”且可以得出对应“转化状态”...
强化学习中on-policy 与off-policy有什么区别? APlayBoy 互联网行业 算法工程师 On-policy算法: 定义:使用和评估同一策略产生的数据来更新策略。 优点:保证学习过程中的策略与评估策略一致性。 缺点:数据利用效率较低,因为每次策略更新都需要新的数据。 例子:SARSA(State-Action-Reward-State-Action)、A2C(...
关于PPO,下列说法正确的是 A、PPO是一种off policy的算法 B、PPO是一种on policy的算法 C、PPO是一种基于值函数的方法 D、以上都对