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,采样后进行学习,学习...
但是,off-policy的算法可以使用任意的策略的数据来更新当前的策略,TRPO却是使用 θk 采样的数据来更新 θk 到θk+1 ,符合on-policy的定义,只不过更新中优化的目标函数(surrogate objective function)中有未知的action分布(与需要优化求解的策略 θ 有关),使用了 θk 采集的数据和importance sampling系数来估计和表...
on policy和off policy的区别就是看用来优化当前策略的轨迹是不是这个策略采样来的。
后一句话表明,有一个更加直接的办法就是在迭代过程中允许存在两个policy,一个用于生成学习过程的动作,具有很强的探索性,另外一个则是由值函数产生的最优策略,这个方法就被称作off-policy。 off-policy与重要性采样(Importance Sampling)密不可分,虽然这其中的逻辑并不复杂,但初学时确实有些难理解,尤其是在Sutton书...
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个重要分支，它研究的是智能体如何在与环境的...
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...
on-policy off-policy 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。
6-OnPolicy与OffPolicy策略是绝对是B站最好的强化学习PPO算法视频,上瘾学PPO算法,计算机博士通俗讲解近端策略优化PPO算法!的第6集视频,该合集共计14集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
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,若两者并非同一实体,则称为off-policy(异策略)。 形象化比喻:在古代,贤明的君王常怀“水能载舟,亦能覆舟”的治国理念,期望更深入地体察民情。君王可以选择微服私访,亲自感受百姓生活(On-policy),虽能亲眼...