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,智能体通过与环境的交互来学习,并根据当前的策略选择行动。在On-Policy学习中,智能体会根据当前策略的结果来更新策略本身,以使得策略更加优化。这...
学习方式上的区别: 若agent与环境互动,则为On-policy(此时因为agent亲身参与,所以互动时的policy和目标的policy一致);若agent看别的agent与环境互动,自己不参与互动,则为Off-policy(此时因为互动的和目标优化的是两个agent,所以他们的policy不一致) 采样数据利用上的区别: On-policy:样所用的policy和目标policy一致,...
在学习强化学习时,会有很多概念在深究的时候有点困惑。本文主要就是基于自己在学习研究RL时的困惑进行总结。如有不全面的,还请大家评论区留言,进行增删。 问:On-policy 与 off-policy 的区别到底是什么? 答:…
随着LLama3等模型的开源,RLHF的重要性愈发凸显,其家族中的奇巧魔改更是层出不穷,其中On Policy与Off Policy路线的PK尤为引人注目。 On Policy:亲力亲为的实战派 On Policy路线,以PPO(Proximal Policy Optimization)为代表,强调在训练过程中,LLM(Large Language Model)需要实时生成文本,并根据这些生成结果的好坏来学...
1.3 Offline/Batch RL Off-policy RL 通过增加 replay buffer 提升样本效率,Offline RL 则更加激进,它禁止和环境进行任何交互,直接通过固定的数据集来训练得到一个好的策略,相当于把 “探索” 和 “利用” 完全分开了。在更加 general 的情况下,我们对于给出示范数据的策略不做任何要求,示意图如下 ...
On-policy与Off-policy的主要区别在于策略的学习与应用过程。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...
off-policy:收集数据的策略和维护更新的策略为不同的策略,智能体和环境交互。智能体根据当前策略和环境交互,收集一定步数的数据(s, a, r, s', terminal_flag)丢进replay buffer,从replay buffer中选取一定步数的数据进行当前策略的更新。 Off-policy learning allows the use of older samples (collected using th...
同样在解决方案上存在着两种方法对应着这两类问题描述,即Dynamic Programming(DP)和Stochastic Method,其中DP方法可以分为Policy Iteration与Value Iteration,统计方法皆以Monte Carlo为基础,延申后产生Temporal-Difference(TD)与TD(λλ)算法,并可再细分为on-policy的SARSA算法与off-policy的Q-learning。依据这个分类规则...
【RL系列】On-Policy与Off-Policy,【RL系列】On-Policy与Off-Policy逮捕一篇介绍重要性采样的非常好的文章。
On policy与off policy 为了解决强化学习中探索与利用的平衡问题,可以采用两个策略训练模型,一个策略为行为策略,用于保持探索性,提供多样化的数据,不断优化另一个策略(目标策略)。 on policy的目标策略与行为策略是一个策略,在优化时,两个策略同时被优化。而off policy的目标策略与行为策略不同,可以采用重要性采样的...