on-policy off-policy PPO critic 什么是critic Q-learning 高级的Q-learning算法 如何处理continuous actions actor-critic Sparse Reward解决方法 Reward Shaping Curriculum Learning Hierarchical Reinforcement Learning Imitation Learning Behavior Cloning IRL 强化学习基本模型 目标:找到一个满意的agent 强化学习的难点:奖...
Off policy:要被训练的Actor和用于和环境互动的Actor不是同一个Actor 通过一些方法可以让同一批资料重复训练,因为On Policy,每次训练之后Actor都会提升,之前的学习资料相对应现在的模型已经不适合了(自己与环境互动边玩边进步);Off Policy相当于看别人玩,自己学习而进步;同时Actor与环境互动时,做出的行为的随机性也应该...
deep reinforcement learning:on-policy off-policy PPO on-policy 与环境交互的agent和学习的agent是同一个agent off-policy 与环境交互的agent和学习的agent是不同的agent shortcoming:on-policy方法,在每次做gradient ascent需要重新sample training data。 off-policy方法与环境交互的agent参数 是固定的,sample的trainin...
on-policy. on-policy 方法在使用策略进行控制时估计策略的价值。Off-policy和 On-policy 方法之间的区别在于,首先您不需要遵循任何特定的策略,您的代理甚至可以随机运行,尽管如此,off-policy 方法仍然可以找到最佳策略。 另一方面,on-policy方法取决于所使用的策略。 在离策略的 Q-Learning 的情况下,它会找到独立于...
Understand two different approaches for training a reinforcement learning agent: on-policy learning and off-policy learning.
Planning和learning Prediction和Control on-policy 和off-policy online和offline deterministic and ...
在On-policy算法中，执行行为的策略与更新价值函数或策略的策略相同。为什么Q-Learning是 Off-policy：Q-...
On-Policy(在线学习,只能学习自己的行为):Sarsa, Sarsa(λ) Off-Policy(离线学习,可以学习自己或他人的行为):Q Learning, Deep Q Network 2. Q Learning Q Learning算法 2.1 参数解释 Q(s,a):根据Q表,在s环境下执行a行为所得到的分数 ε-greedy:用于决策的策略,比如ε=0.9,表示90%的情况根据Q表的最优...
On-policy# (1) Off-policy: 在acting(inference) 和 update(training) 时,使用不同的policy. 例如在Q-learning 中: Acting policy: 使用ϵϵ-greedy 选择行动策略。 Updating policy: 使用最优的行动 γ∗maxaQ(St+1,a)γ∗maxaQ(St+1,a)。 On-policy: 在acting(inference) 和 update(training)...
On-Policy VS Off-Policy Conclusion A reinforcement learning system consists of four main elements: An agent A policy A reward signal, and A value function An agent’s behaviour at any point of time is defined in terms of a policy. A policy is like a blueprint of the connections betwee...