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...
(本文尝试另一种解释的思路,先绕过on-policy方法,直接介绍off-policy方法。) RL算法中需要带有随机性的策略对环境进行探索获取学习样本,一种视角是:off-policy的方法将收集数据作为RL算法中单独的一个任务,它准备两个策略:行为策略(behavior policy)与目标策略(target policy)。行为策略是专门负责学习数据的获取,具有...
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,可能会出现策略震...
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...
在强化学习中，on-policy与off-policy是两种不同的学习方法，主要区别在于数据的利用方式和策略的更新过程...
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...
off policy和on policy也是强化学习中的一个常见的概念,这个概念主要用来区分强化学习数据的使用方法,同强化学习的样本效率相关。 因此,在介绍on policy与off policy之前,我首先介绍什么是sample efficiency (样本效率)。样本效率用来评价一个策略在训练过程中到达最优表现所需要的和环境的交互次数,越高的样本效率意味着...
在强化学习领域，on-policy与off-policy策略在更新Q值时的操作方法存在本质差异。on-policy策略在学习过程中同时使用当前策略进行决策与更新。这意味着学习算法会直接根据当前策略的行动选择来修正Q值估计。例如，在使用策略梯度方法时，Q值的更新直接与当前策略相关，这种策略被称为on-policy策略。反之，off-...
类似的，DQN和PPO也体现了on-policy与off-policy的区别。DQN拥有两个网络：policy_net和target_net，通过存储历史样本更新Q函数，这表明它使用了过去的策略数据，因此DQN是off-policy算法。PPO则通过actor和critic网络，使用当前策略产生的样本进行更新，表明它只使用了当前策略的数据，故PPO是on-policy算法...
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...