on-policy举例
时间: 2023-04-02 22:00:49 浏览: 56
On-policy 是强化学习中的一种策略,它指的是在训练过程中使用同一策略来采集数据和更新模型参数。举个例子,比如在训练一个机器人学会走路的任务时,使用 on-policy 策略就是让机器人在每一步都采用同一种走路的方式,并根据这种方式来更新模型参数,而不是在不同的步骤中采用不同的走路方式。这样可以保证模型的稳定性和收敛性。
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。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)