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...
off-policy方法能更好地利用这些数据。而如果你能够在环境中实时互动，并且需要实时更新策略，on-policy可...
③ On-policy学习的优点是: 它比较简单和直观,因为它只有一个策略,并且只从当前执行的策略中学习。 它可以保证收敛到最优策略或接近最优策略的结果,如果满足一定的条件(如足够多的探索)。 它可以适应动态变化的环境,因为它总是使用最新的数据来更新策略。 ④ On-policy学习的缺点是: 它可能浪费了很多有价值的数...
Off Policy的优点在于能够降低算力消耗,缩短训练时间,且能够充分利用历史数据。然而,其缺点也在于可能因数据分布的差异而导致模型在实际应用中表现不佳。此外,Off Policy方法还需要解决数据稳定性和一致性的问题。 On Policy与Off Policy的PK:各有千秋 在实际应用中,On Policy与Off Policy各有其适用场景和优势。On Po...
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...
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
SARSA是另一种无模型强化学习算法,与Q-learning类似,但SARSA是一种同轨算法(On-Policy),即在更新Q值时使用的是实际执行的行动。SARSA算法的更新公式为:Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γQ(s′,a′)−Q(s,a)] next_action=q_learning_agent.choose_action(next_state)next_sarsa_action=sarsa_agent.choose_ac...