1.策略更新方式不同 on-policy方法在学习和决策过程中始终使用相同的策略,也就是说,它在进行策略更新时只考虑当前策略下的经验。而off-policy方法则可以利用从其他策略中得到的经验进行学习,也就是说,它在进行策略更新时可以考虑非当前策略下的经验。 2.数据利用效率不同 由于on-policy只能利用当前策略下...
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): 在策略方法是指在训练过程中,智能体使用当前策略(例如ε-贪心策略)与环境进行交互,并且使用从这些交互中获得的数据来更新策略。 具体来说,在策略...
前面提到off-policy的特点是:the learning is from the dataoffthetarget policy,那么on-policy的特点就是:the target and the behavior polices are the same。也就是说on-policy里面只有一种策略,它既为目标策略又为行为策略。SARSA算法即为典型的on-policy的算法,下图所示为SARSA的算法示意图,可以看出算法中只有...
君王可以选择微服私访,亲自感受百姓生活(On-policy),虽能亲眼所见,但力量有限,难以全面掌握;另一选择则是派遣多位官员去收集信息,而君王则在宫中聆听汇报(Off-policy)。 Q-learning与Sarsa对比剖析: 这两者均属于基于时间差分的强化学习策略,关键差异在于Q-learning采用off-policy(含目标网络和行为网络),而Sarsa则为...
一文解析on-policy与off-policy的区别 接下来,我将阐述我对on-policy和off-policy的理解,仅供参考。为便于说明,以Sarsa和Q-learning两种算法为例展开讲解。 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。
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...
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。个人观点，若有不足之处，欢迎各位大神指正。
在探讨强化学习的优化策略时，on-policy和off-policy的区分主要体现在计算目标函数[公式]的过程中。以DQN为例，优化的Loss函数与这个[公式]紧密相连。这两种策略的核心区别体现在策略执行和估计的对应性上。具体来说，当我们谈论"当前策略"（estimation policy），即用于估计动作价值的策略，与"行为策略"（...
(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...