On-Policy算法：算法直接使用当前策略（π）来选择动作和更新策略。这意味着策略和数据生成过程是紧密绑定...
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...
在强化学习领域，TRPO与PPO算法被划分为on-policy算法，这一分类基于它们的特定特性与更新策略。首要关注点在于TRPO算法，其本质上是on-policy算法，虽表面看似与off-policy算法相似，通过使用old policy的分布进行重要性采样。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...
on-policy与off-policy的本质区别在于更新Q值时所使用的方法是沿用既定的策略还是使用新策略。前者为on-policy，后者为off-policy。这种策略的区别主要在于，on-policy算法在学习过程中会逐步优化策略，但可能需要更多的时间来达到稳定状态；而off-policy算法则可以利用过去的经验，但需要处理策略变化的问题。...
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。
2.Off-policy 算法常见超参数 (1)γ-gamma 贴现因子 γ-gamma 其实描述的是智能体在做动作时需要考虑的 reward 的步数长,目前可以使用的两个经验公式分别是: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ①t_len=1/(1-gamma)②gamma=0.1^(1/t_len)——》 t_len=(-lg(gamma))^-1...
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。
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...
而Sarsa则在学习时直接基于当前策略执行动作并更新策略，这表明生成样本的策略与学习时的策略相同，故Sarsa为on-policy算法。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...
对于on-policy算法,一个策略在一个episode中交互出并用来更新的数据只能用一次,也就是说每训练完一轮就要重新搜集新数据来更新,这很好理解,像学下围棋一样,一开始你只能下出俗手,那这时候你的任务就是去学习如何去下出本手,等你的水平提升了,你就需要去学习如何下出妙手,不能只拘泥于简单的棋路了,在更高端的...