on-policy和off-policy区别

on-policy和off-policy是在强化学习中常见的两种方法。

on-policy方法是在当前策略的基础上进行学习，也就是说，学习和行动是同时进行的。在这种方法中，智能体会根据当前策略产生的经验来更新策略。

off-policy方法是在当前策略外进行学习，也就是说，学习和行动是独立的。在这种方法中，智能体会根据其他策略产生的经验来更新策略。

相关问题

on policy 和 off

-policy 是强化学习中的两种策略评估方式。On-policy 意味着使用当前策略进行采样，然后评估该策略的表现并更新该策略。Off-policy 意味着使用另一个策略进行采样，然后评估和更新另一个策略。通常，On-policy 更适用于在线学习，而 Off-policy 更适用于离线学习和重要性采样。

强化学习中的off-policy是什么意思

强化学习中的off-policy是指，训练的策略与应用策略不同的情况。具体来说，在强化学习中，我们通常将学习策略称为行动策略（behavior policy），而在应用策略（target policy）下执行的策略则称为目标策略（target policy）。

当行动策略与目标策略相同时，我们称之为on-policy(同策略)学习。而当行动策略与目标策略不同时，我们称之为off-policy(异策略)学习。

在off-policy学习中，我们通常使用重要性采样（importance sampling）来估计目标策略下的价值函数。具体来说，我们可以使用行动策略下的采样轨迹来估计目标策略下的价值函数，从而实现学习过程。