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...
这就像on-policy学习。你完全依赖于你当前正在遵循的策略(食谱),并根据这个策略的结果来进行调整和学习。 Off-Policy 示例:尝试并修改食谱 现在,想象一种不同的方法。你开始时也是从烹饪书的食谱开始,但你不是严格遵循它们。相反,你可能会根据自己的想法或以前的烹饪经验来调整食谱。例如,即使食谱上说要用牛油果,...
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...
RL(强化学习):On-Policy和Off-Policy的自演是强化学习中两种常见的学习策略。 On-Policy(同策略)学习是指智能体在学习过程中使用的策略与其采取行动的策略相同。换句话说,智能体通过与环境的交互来学习,并根据当前的策略选择行动。在On-Policy学习中,智能体会根据当前策略的结果来更新策略本身,以使得策略更加优化。这...
模型无关学习 Monte-Carlo & Temporal Difference; Q-learning 探索与利用on-policy 和off-policy SARSA Expected value SARSA SARSA和Q-Learning对比 on-policy和off-policy对比on-policy off-policy Agent 可以选择动作 Agent 不能 【强化学习】SARSA greedygreedygreedy 策略。基于这一点,称 sarsa 是 on-policy...
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...
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的数据,因此它的数据利用效率相对...
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。
强化学习On-policy vs Off-policy 这里我们讲讲强化学习中on-policy和off-policy的区别。 实际上这个区别非常简单,就是说如果算法在更新它的policy的时候,它是依赖于前面的Q value function的话,那么它就是on-policy的。反之如果它是依赖于随机的一个输入或者人为的操控,那么它就是一个off policy的。
强化学习是一种机器学习技术，它使智能体能够在未知环境中通过与环境交互来学习最优策略。强化学习可以分为两大类：off-policy和on-policy。off-policy算法是指在生成样本的策略和更新网络参数时使用不同的策略。以Q-learning为例，Q-learning在计算下一状态的预期收益时使用了max操作，直接选择最优动作，...