强化学习中离线学习与在线学习

在强化学习中，离线学习和在线学习也是指学习时是否需要联网。

离线学习是指在强化学习中，学习代理（agent）不需要即时与环境交互，而是从离线数据集（offline dataset）中学习。这种方式适用于数据集已经预先收集好，代理可以利用这些数据进行学习的情况。离线学习的优点是可以有效地利用历史数据，加速学习过程，但是它不能适应环境的变化，且可能会陷入局部最优。

在线学习是指代理需要实时与环境交互，从而得到实时反馈来进行学习。这种方式适用于环境变化快，需要实时调整策略的情况。在线学习的优点是可以适应环境的变化，但是需要大量的交互和实时反馈，可能会导致学习速度缓慢。

在实际应用中，离线学习和在线学习往往结合使用，根据具体问题进行选择。