Sarsa与Q-learning的区别是?( ) A. Sarsa是off-policy,而Q-learning是on-policy B. Sarsa是on-policy,而Q-learning是off-policy C. Q-learning在算法更新时,对应的下一个动作并没有执行,而sarsa的下一个动作在这次更新时已经确定了 D. Q-learning是一种保守的算法,sarsa是一种贪婪勇敢的算法 ...
On-policy vs Off-policy 上一部分说到,Sarsa和Q-Learning唯一的不同在于Q函数的更新方式上,但正是因为这一点不同,就让它们分属与强化学习的两大训练阵营中——on-policy和off-policy。 在强化学习中,有两种训练思路,分别是on-policy和off-policy。大部分初学者无法区分这两个概念,学起来云里雾里。要理解它们...
关于Qlearning,以下说法正确的是A.以上都不对B.Qlearning是基于策略梯度的算法C.Qlearning是一种on policy算法D.Qlearning
在下面的文章中,我们将会进一步解释为何Q-learning(DQN)、DDPG、TD3、SAC这些都是off-policy算法,但是不用Importance Sampling。 二、Bellman方程与SARSA和Q-learning 在这一节,我们会从Bellman方程的角度,来理解SARSA和Q-learning的本质,从而回答我们的第一个问题“为什么SARSA是on-policy算法,而Q-learning是off-...
Off-policy Q learning算法和On-policy Sarsa learning都是时序差分(TD)下对动作价值函数优化的单步方法,在没有神经网络之前,都是通过table的方法,下面简单介绍一下: 最佳决策可以通过遍历所有的情况去得到,有些时候情况比较多元,只能通过部分的情况去学习经验,然后得到一个亚最佳决策(趋近于最佳决策)。 那么如何得到...
Sarsa(state-action-reward-state_-action_) 1.与Q_Learning的区别 Sarsa是on-policy,即在线学习型,下一个 state_和action_ 将会变成他真正采取的 action 和 state;Q_Learning是off-policy,即离线学习型,state_和 action_ 在算法更新的时候都还是不确定...猜...
百度试题 结果1 题目Q-learning属于哪种算法。( ) A. On-policy算法 B. Off-policy 算法 C. Model-based 算法 D. Value-based 算法 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
Q-learning是sarsa的off-policy版本,对于Q-Learning,我们会使用ϵ−贪婪法来选择新的动作,这部分和SARSA完全相同。但是对于价值函数的更新,在选取下一步最优动作时,Q-Learning使用的是MAX贪婪法(用目标策略选取动作进行评估),而不是SARSA的ϵ−贪婪法(用行为策略选取动作进行评估)。这一点就是SARSA和Q-Learni...
Q-learning 是一个 off-policy 的算法, 因为里面的 max action 让 Q table 的更新可以不基于正在经历的经验(可以是现在学习着很久以前的经验,甚至是学习他人的经验). On-policy 与 off-policy 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(on-policy)还是使用新策略(off-policy) ...
关于Qlearning,以下说法正确的是<br/> A、Qlearning是一种on policy算法<br/> B、Qlearning是基于策略梯度的算法<br/> C、Qlearning是基于模型的方法<br/> D、以上都不对