PPO算法它的原理是目标仍然是on-policy算法，但是通过importance sampling技术获得了off-policy的能力。还是...
On-policy：通过自己的驾驶经验来学习和改进。Off-policy：分析他人的驾驶数据或自己的历史驾驶记录，从中...
Q-learning是一种典型的无模型强化学习算法,它通过学习一个Q值函数来估计在某个状态下采取某个行动的长期回报。Q-learning算法的更新公式为:Q(s,a)←Q(s,a)+α(r+γmaxa′Q(s′,a′)−Q(s,a))其中,s表示当前状态,a表示当前行动,r表示获得的即时奖励,s'表示下一个状态,a'表示下一个行动,\alpha表...
此文在同一符号系统下详细推导策略梯度定理及其相关算法的前因后果,对于理解强化学习的数学逻辑非常有帮助。 符号系统是这样的: 其他的书籍资料里面可能会有大小写字母的差异,这里奖励函数、回报、价值都用大写字母,其他的都是小写 环境状态(state):st,st+1∈S 智能体动作(action): at∈A 状态转移概率(state tra...
然而，TRPO的独特之处在于，它仅使用特定策略下采样的数据来更新当前策略，而非任意策略数据，遵循了on-policy算法的核心原则。直观对比可见，off-policy算法的策略更新步骤中包含重要性采样系数，而TRPO则通过优化目标函数来更新策略。TRPO采用泰勒展开、拉格朗日对偶与线性搜索等方法进行优化，避免了梯度法中...
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。
(1)强化学习算法选用 目前推荐的使用的算法主要是: 离散控制问题建议算法: ①D3QN——D3 指的是 Dueling Double DQN,主要集成了 Double DQN 与 Dueling DQN 的方法架构,另可与 Noisy DQN 来配合γ-greedy 方法来提升探索效率。 ②SAC-Discrete——提出的主要目标是用于解决混合动作空间中的决策问题,将输出的动作...
On-policy算法中的目标策略与行为策略相等，学习过程是从数据中进行，而非直接从目标策略进行。举例而言，Q-learning和SARSA这两种算法分别代表了On-policy与Off-policy方法的典型应用。Q-learning基于行为策略收集数据，然后利用这些数据来更新Q表，最终达到最优策略。而SARSA则是在学习过程中直接使用行为策略...
注意到,online RL 相当于任意两次策略更新之间都进行一次交互数据采集,offline RL 相当于任意两次策略更新之间进行无限多次交互数据采集,因此自然地得到另一种介于二者之间的问题设定,即任意两次策略更新之间都进行若干次交互数据采集,这称为 Growing batch RL。和 batch RL 相比,这时允许增加交互数据,而且学习过程会提升...
然而，基于PPO的开发者OpenAI的研究人员明确指出，PPO是一种on-policy算法。尽管在实践中使用“过时”数据进行策略更新，但PPO通过限制策略更新的幅度，使得这种方法在性能上与理论上的on-policy方法保持一致。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...