强化学习on policy是什么意思
时间: 2023-08-01 14:09:01 浏览: 40
On-policy强化学习是一种强化学习方法,它的基本思想是在代理与环境进行交互的过程中,使用当前策略进行行动选择。也就是说,在on-policy强化学习中,代理采取的动作是基于当前策略生成的,而不是基于其他策略生成的。这种方法的优点是可以在策略评估和策略改进之间进行平衡,同时减少了学习算法的方差,但缺点是可能会导致学习效率较低和样本利用率低。
相关问题
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。
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。