2.数据利用效率不同 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...
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,...
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"(离策略)是两种不同的学习框架,它们之间的主要区别在于算法如何使用收集到的数据来更新策略。 On-policy(在策略): 在策略方...
在解析on-policy与off-policy的区别时,一个关键点在于:更新值函数时是否仅依赖当前策略产生的样本。 1. DQN架构中包含两个网络——policy_net和target_net。此设计缘于存在两个智能体,分别代表当前策略与目标策略。其replay buffer存储大量历史样本,并从中抽样来更新Q函数的目标值,这意味着更新可能涉及历史样本,故而...
首先,我们得明确什么是on-policy和off-policy。 简单来说,on-policy指的是行动策略和目标策略相同,而off-policy则是行动策略与目标策略不同。 那么,什么是行动策略和目标策略呢? 行动策略,顾名思义,就是指导我们每一步如何选择动作的策略,它负责产生经验样本。而目标策略,则是我们选择何种更新方式,以寻求最优的Q...
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，从而更灵活地探索状态空间并利用有益信息。
on-policy与off-policy的本质区别在于更新Q值时所使用的方法是沿用既定的策略还是使用新策略。前者为on-policy，后者为off-policy。这种策略的区别主要在于，on-policy算法在学习过程中会逐步优化策略，但可能需要更多的时间来达到稳定状态；而off-policy算法则可以利用过去的经验，但需要处理策略变化的问题。...
综上所述，理解on-policy与off-policy的区别在于数据收集方式而不是策略更新方式，它们在实际应用中的性能差异不大。选择on-policy或off-policy方法时，应考虑具体任务的特性和资源的可用性，而不仅仅是理论上的区别。对于初学者来说，关键在于理解数据收集和策略更新的流程，以及在实践中的灵活应用，以...