off-policy应用举例
时间: 2023-04-02 14:00:51 浏览: 72
off-policy的应用举例包括:Q-learning、SARSA、Deep Q-Network等强化学习算法中的经验回放机制,以及基于策略梯度的算法中的重要性采样等。此外,在推荐系统中,off-policy也可以用于评估不同推荐策略的效果,以及在广告推荐中进行在线学习和优化。
相关问题
off-policy举例
off-policy 是一种强化学习算法中的策略评估方法,它可以在不同的策略下学习和评估价值函数。举例来说,如果我们想要评估一个策略,但是只有另一个策略的数据可用,那么我们可以使用 off-policy 方法来评估这个策略的价值函数。一个常见的 off-policy 算法是 Q-learning。
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。