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...
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...
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,...
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...
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...
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。
On-policy与Off-policy的区别：On-policy（在线策略、同策略）：在on-policy方法中，用于更新策略的数据...
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...
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...