“On-policy methods attempt to evaluate or improve the policy that is used to make decisions,whereas off-policy methods evaluate or improve a policy different from that used to generate the data.“ ”Recall that the distinguishing feature of on-policy methods is that they estimate the value of...
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只能利用当前策略下...
Off-policy(离策略): 离策略方法是指在训练过程中,智能体可以使用以往收集的经验,而不是当前策略与环境进行交互。换句话说,它可以使用来自任意策略生成的数据来更新策略。 具体来说,离策略方法通常使用的是状态-动作对的经验回放缓冲区中的样本来更新策略。这些样本可以是从任何策略生成的。 常见的离策略学习算法包括...
off-policy之所以能够利用其他策略的经验进行学习,是因为它可以从一个数据缓冲区中随机抽取历史经验。这些经验可能来源于不同的策略,但都可以用于更新当前策略,使其更加接近最优策略。这样一来,off-policy就不需要每次都使用最新的策略来收集数据,从而提高了学习效率。
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...
理解on-policy 和 off-policy 转自:https://www.cnblogs.com/xiachongkun/p/7767976.html,感谢分享 大名鼎鼎的蒙特卡洛方法(MC),源自于一个赌城的名字,作为一种计算方法,应用领域众多,主要用于求值。蒙特卡洛方法的核心思想就是:模拟---抽样---估值。
同样在解决方案上存在着两种方法对应着这两类问题描述,即Dynamic Programming(DP)和Stochastic Method,其中DP方法可以分为Policy Iteration与Value Iteration,统计方法皆以Monte Carlo为基础,延申后产生Temporal-Difference(TD)与TD(λλ)算法,并可再细分为on-policy的SARSA算法与off-policy的Q-learning。依据这个分类规则...
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。...
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...
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...