On-Policy算法：直接使用当前策略生成的数据进行更新，不能使用经验回放，因为策略与数据生成过程高度绑定，...
RL算法的最终目标是学习每种状态下最优的动作,而在训练过程中,收敛(到最优策略前的当前策略并非最优,所以它提供的动作并非最优。为了找到动作空间里潜在的最优动作,算法必须尝试或者探索当前策略认为的非最优的动作,因此,RL算法中的策略需要有随机探索(Exploration)的能力,所以,我们经常会遇到trade-off between explo...
在探索强化学习（RL）的领域时，经常会遇到诸如On-policy与Off-policy、Importance Sampling等概念的困惑。本文旨在通过详细的解释与实例，清晰地阐述这些概念之间的联系与区别。On-policy与Off-policy的主要区别在于策略的学习与应用过程。On-policy算法在训练和应用策略时，使用相同的策略进行交互与学习，而Of...
1.3 Offline/Batch RL Off-policy RL 通过增加 replay buffer 提升样本效率,Offline RL 则更加激进,它禁止和环境进行任何交互,直接通过固定的数据集来训练得到一个好的策略,相当于把 “探索” 和 “利用” 完全分开了。在更加 general 的情况下,我们对于给出示范数据的策略不做任何要求,示意图如下 可以从两个角度...
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...
sample model比distribution model模型更容易获得 对于人工智能问题,value function, backing up value updates, and GPI是非常有用的组织规范。 上图说到了两个维度,第三个维度是on-policy与off-policy方法。 cs294-RL introduction 、on-policyoroff-policy算法的采样比较: 具体算法:...强化学习的种类 model-base...
连续控制问题建议算法: PPO+GAE——PPO 是对 TRPO 的简化版,本身就具有调参简单、鲁棒性强特点。而 GAE 指 Generalized Advantage Estimation,会根据经验轨迹生成优势函数的估计值,而后让 Critic 拟合该值,达到利用少量 trajectory 描述当前策略的目标,经验发现 GAE 虽可与多种 RL 算法结合,但与 PPO 结合效果最佳,...
epsilon-greedy 算法是这种矛盾下的折衷。优点是直接了当,速度快,劣势是不一定找到最优策略。off-policy:生成样本的...,而当前policy并不一定能选择到最优动作,因此这里生成样本的policy和学习时的policy不同,为off-policy算法。先产生某概率分布下的大量行为数据(behaviorpolicy...
前几天面试的时候被问到RL一些基础算法的区别,回来抽空做了一些整理方便加深理解。 On policy与off policy 为了解决强化学习中探索与利用的平衡问题,可以采用两个策略训练模型,一个策略为行为策略,用于保持探索性,提供多样化的数据,不断优化另一个策略(目标策略)。 on
最小二乘TD算法(LSTD) Least-Squares TD LSTD方法是否适用,要根据问题的维度d、是否需要快速学习等因素决定,毕竟LSTD复杂度比TD高很多。而且,LSTD不需要设置更新步长,这是一个优势;但是LSTD需要设置参数ε,其必须选择不大不小的合理数值;此外LSTD没有更重视最近数据的考虑,因此无法遗忘历史数据,在RL中这不是好的性...