off-policy

强化学习On-policy vs Off-policy

强化学习On-policyvsOff-policy这里我们讲讲强化学习中on-policy和off-policy的区别。

Longlongaaago·2024-02-15 07:36

强化学习中的无模型控制

Model-FreeControlinReinforcementLearning 在modelfreecontrol中的第一个概念就是on-policy和off-policy，在现实中的很多问题

小小何先生·2024-02-12 16:17

Lecture 5 Model Free Control

off-policy学习其他策略写（经验）产生的样本，用于更细策略。image.png类似于GPI，向上评估policy，向下生成新的policy，其中评估算法和更新算法都可

BoringFantasy·2024-01-14 17:22

强化学习算法TRPO的理解

TrustRegionPolicyOptimization角度一：off-policy重要性采样ImportanceSampling梯度优化角度二：数值优化置信域优化蒙特卡洛近似TRPO算法的全称是TrustRegionPolicyOptimization

北山杉林·2023-12-05 03:15

DDPG深度确定性策略梯度算法概述

目录1.Critic网络2.Actor网络3.主要技巧4.补充说明DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient)是连续控制领域的经典强化学习算法，是结合PG和DQN的一种off-policy

北极与幽蓝·2023-12-01 01:10

[PyTorch][chapter 61][强化学习-免模型学习 off-policy]

前言：蒙特卡罗的学习基本流程：PolicyEvaluation:生成动作-状态轨迹,完成价值函数的估计。PolicyImprovement:通过价值函数估计来优化policy。同策略（one-policy）：产生采样轨迹的策略和要改善的策略相同。PolicyEvaluation:通过-贪心策略（）,产生（状态-动作-奖赏）轨迹。PolicyImprovement:原始策略也是-贪心策略（),通过价

明朝百晓生·2023-11-10 13:48

强化学习------PPO算法

目录简介一、PPO原理1、由On-policy转化为Off-policy2、ImportanceSampling（重要性采样）3、off-policy下的梯度公式推导二、PPO算法两种形式1、PPO-Penalty2

韭菜盖饭·2023-10-27 23:36

强化学习——蒙特卡洛方法

学习目标理解Prediction和Control的差别；理解什么是first-visit和every-visit；理解什么是on-policy和off-policy；理解蒙特卡洛方法的Prediction

野风同学·2023-10-09 19:08

Hands on RL 之 Off-policy Maximum Entropy Actor-Critic (SAC)

HandsonRL之Off-policyMaximumEntropyActor-Critic(SAC)文章目录HandsonRL之Off-policyMaximumEntropyActor-Critic(SAC)1.理论基础1.1MaximumEntropyReinforcementLearning,MERL1.2SoftPolicyEvaluationandSoftPolicyImproveme

木心·2023-08-29 16:57

Reinforcement Learning - Chapter 6

Temporal-DifferenceLearning6.5Q-learning:off-policyTDControlQ-learning是一种异策略（off-policy）的强化学习算法。

WangChen100·2023-08-23 07:23

强化学习（四） - 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）及实例

蒙特卡洛方法4.1蒙特卡洛预测例4.1:Blackjack(21点)4.2动作价值的蒙特卡洛估计4.3MonteCarlo控制例4.2:21点的解法4.4蒙特卡洛控制的无探索启动4.5通过重要性采样进行Off-policy

Stan Fu·2023-08-05 19:12

详解近端策略优化(ppo，干货满满)

首先介绍一下同策略（on-policy）与异策略(off-policy)的区别。在强化学习里面，我们需要学习的其实就是一个智能体。如果要学习的智能体跟和环境互动的智能体是同一个的话，称之为同策略。

行者AI·2023-08-03 08:53

强化学习（PPO,DQN,A3C）

目录1.强化学习和深度学习的区别2.强化学习思路3.baseline4.PPO4.1on-policy和off-policy简单理解4.2actotcritic5.DQN（回归问题）4.1公式4.2Q表参考文献

笑傲江湖2023·2023-07-31 10:51

多智能体强化学习理论与算法总结

多智能体强化学习理论与算法总结先搞明白on-policy和off-policy【强化学习】一文读懂，on-policy和off-policy我的理解：on-policy就是使用最新的策略来执行动作收集数据

夏融化了这季节·2023-07-26 06:56

[归纳]强化学习导论 - 第七章：n-step自举(Bootstrapping)

*带控制变量的per-decision方法6.无重要性采样的off-policy学习：n-step树backup算法7.

OneLonelyTree·2023-07-21 14:35

强化学习调参经验大集成：TD3、PPO+GAE、SAC、离散动作噪声探索、以及Off-policy 、On-policy 算法常见超参数

1.强化学习通用参数设置（1）强化学习算法选用目前推荐的使用的算法主要是：离散控制问题建议算法：①D3QN——D3指的是DuelingDoubleDQN，主要集成了DoubleDQN与DuelingDQN的方法架构，另可与NoisyDQN来配合γ-greedy方法来提升探索效率。②SAC-Discrete——提出的主要目标是用于解决混合动作空间中的决策问题，将输出的动作矢量当作每个动作的执行概率，

汀、人工智能·2023-07-18 09:59

强化学习离轨策略：从失败中获得成功经验 - 以追女孩为例 | 采样率的数学意义

用强化学习的角度看，小拍在这几年做了很好的离轨策略（off-policy）学习，即从自己和别人“追女生”这个过程中学习经验，无论结果成败，都能有效地学到东西。本文我们就

·2023-06-20 13:09

强化学习笔记-11 Off-policy Methods with Approximation

前几章我们讨论了off-policy方式，其同on-policy方式最大的不同之处在于其在训练所采取的动作，是根据behaviorpolicy进行决策的，而不是根据targetpolicy。

tostq·2023-06-14 00:33

强化学习Q-Learning算法实践

2.基本公式相同：不同点：1.Sarsa属于on-policy算法，Q-Learning属于off-policy算法。Q-Learning能够做出更大胆的决策。

Eliza_Her·2023-06-13 05:23

强化学习之图解SAC算法

SAC算法解决的问题是离散动作空间和连续动作空间的强化学习问题，是off-policy的强化学习算法（关于on-policy和off-policy的讨论可见：

ReEchooo·2023-06-08 09:34

The On-Policy Algorithms和The Off-Policy Algorithms翻译

TheOn-PolicyAlgorithms翻译：现状策略算法TheOff-PolicyAlgorithms翻译：过程策略算法

tian_xuezhi·2023-04-15 22:17

强化学习中on_plicy和off_policy最大的区别

策略更新方法可以分为两类：On-policy（在线策略）和Off-policy（离线策略）。它们之间的主要区别在于如何使用经验（状态、动作、奖励和下一个状态）来更新智能体的策略。

菩提树下的呆子·2023-04-14 21:44

强化学习中对on-policy和off-policy的理解

Q-learning是off-policy的，而Sarsa是on-policy的，但是它们的算法非常类似：策略pi可以理解为和q相关，因此更新q就是更新piSarsa更新的过程：Q1A1/S1Q2A3/

HGGshiwo·2023-04-07 05:21

如何分辨on-policy和off-policy

on-policy的定义：behaviorpolicy和target-policy相同的是on-policy，不同的是off-policy。

HGGshiwo·2023-04-07 05:21

初步学习Sarsa

Q-learning是说到不一定做到的类型所以是off-policy，Sarsa是说道一定做到类型所以是on-policy。

Quadrotor_RL·2023-03-26 03:13

Proximal Policy Optimization (PPO)详解

Off-Policy方式指的是用于学习的agent与用于观察环境的agent不是同一个，他们的参数θ可能不一样。比如

ygpGoogle·2023-03-15 07:11

Proximal Policy Optimization (PPO)

目录PolicyGradient术语和基本思想PolicyGradient从on-policy到off-policy（反复多次使用经验）术语和基本思想PPO/TRPOPPO2:PolicyGradient

坚硬果壳_·2023-03-15 07:33

论文笔记-Deteministic Policy Gradient Algorithms

DeteministicPolicyGradientAlgorithms文章目录DeteministicPolicyGradientAlgorithms论文干货on-policy与off-policy论文干货论文论证了确定性策略明显优于随机性策略在高维动作空间问题中

蚍蜉_·2023-02-24 07:16

【强化学习-08】Q-learning (off-policy): 用来训练最优动作价值函数

@[TOC](Q-learning(off-policy):用来训练最优动作价值函数)本笔记整理自(作者:ShusenWang):https://www.bilibili.com/video/BV1rv41167yx

刘兴禄·2023-02-24 07:44

SAC算法解析

它是一种以off-policy的方式来优化随机策略的算法，它的核心特点是熵正则化，策略的训练在最大化预期回报和最大化熵之间作了个权衡，在这一点上实际也跟exploration还是exploitation

金色暗影·2023-02-07 10:15

RL Value-Based: off-policy DQN(Deep Q-Learning),on-policy

基于值的方法：V值，Q值。有价值的是Q值方法，后续Value-Based,一般是指Q值。Q-Learning，代表一大类相关的算法。RLValue-Based:off-policyDQN(DeepQ-Learning),on-policyQLearning->ApproximateQ-Learning->DeepQ-Learning.DQN(DeepQ-Learning):DeepQ-Learni

apche CN·2023-02-04 22:06

强化学习入门（二）：on-policy与off-policy

Off-policy：相当于你在看直播，你在观摩中变强。2、为何要引入Off-policy：为了避免不停地s

工藤旧一·2023-02-02 15:47

强化学习 ——On-Policy与Off-Policy

本文内容源自百度强化学习7日入门课程学习整理感谢百度PARL团队李科浇老师的课程讲解目录1.on-policy与off-policy2.Sarsa与Q-learing3.Q-learing与环境的交互3.1根据Q表格选动作3.2更新Q表格1.on-policy与off-policySarsa（on-policy）优化的是实际上执行的策略，拿下一步一定执行的action来优化Q表格，Sarsa知道自

深海沧澜夜未央·2023-02-02 15:16

强化学习各概念整理（value/policy-based、on/off-policy、model-based/free、offline）

前言如果你对这篇文章可感兴趣，可以点击「【访客必读-指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整博客分类与对应链接。value-based&policy-basedvalue-based：通过建模训练Q(s,a)，测试时基于s选取使Q值最大的a典型算法：Sarsa、Q-learning、DQNpolicy-based：通过建模训练p(s,a)，即基于s得到不同a的概率，测试时选取概率最大的a典

Gene_INNOCENT·2023-02-02 14:16

深度强化学习算法(朴素DQN,DDQN,PPO,A3C等)比较与实现

代码实现部分在谷歌全家桶(Colab,tensorflow2,wandb)中完成1.朴素DQN原论文：[DQN]PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning[1]Off-policy

lblbc·2023-02-01 07:25

论文理解【Offline RL】——【One-step】Offline RL Without Off-Policy Evaluation

标题：OfflineRLWithoutOff-PolicyEvaluation文章链接：OfflineRLWithoutOff-PolicyEvaluation代码：davidbrandfonbrener/onestep-rl发表：NIPS2021领域：离线强化学习（offline/batchRL）——RL-Based/One-step摘要：先前的大多数Offline-RL方法都采用了涉及Off-

云端FFF·2023-01-31 20:54

强化学习笔记：MDPs、MC、TD

目录1、强化学习的特点2、如何计算价值函数（动态规划、蒙特卡洛、时序差分）动作价值函数的计算公式蒙特卡洛法、时序差分3、蒙特卡洛法与时序差分的区别4、on-policy与off-policy的区别5、Q-learning6

唠叨小主·2023-01-28 17:59

基于PPO梯度优化、AC框架的强化学习——离散动作怎么用

方法一个很大的缺点就是参数更新慢，因为我们每更新一次参数都需要进行重新的采样，这其实是中on-policy的策略，即我们想要训练的agent和与环境进行交互的agent是同一个agent；与之对应的就是off-policy

lamusique·2023-01-19 15:11

【强化学习】n步Bootstrapping

目录n步TD预测n-stepSarsan步off-policy学习Per-rewardOff-policy方法n步TreeBackup算法BootStrapping原是推论统计学里的概念。

sword_csdn·2023-01-13 21:26

强化学习：第1节《引言》

目录1强化学习基本概念2强化学习的分类2.1Model-based和Model-free2.2Policy-based和Value-based2.3On-policy和Off-Policy

Programmer_zhc·2023-01-09 10:06

强化学习中 on-policy与off-policy 的理解；如何区分on-policy 与 off-policy；RL更新策略、policy结构总结

目录基本概念：Q-learningVSSarsa：DQNVSPPO：区分on-policy与off-policy一些总结：基本概念：如果要学习的agent跟和环境互动的agent是同一个的话，这个叫做on-policy

strawberry47·2023-01-08 10:46

论文理解【Offline RL】——【BCQ】Off-Policy Deep Reinforcement Learning without Exploration

标题：Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration文章链接：Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration发表：ICML2019领域：离线强化学习（offline/batchRL）——RL-Based策略约束代码：Batch-ConstrainedDeepQ-Learning(

云端FFF·2023-01-07 14:24

百度paddle的强化学习教程笔记-DQN

On-policy与Off-policy强化学习中on-policy与off-policy有什么区别？强化学习中on-policy与off-policy有什么区别？

思考实践·2023-01-05 15:50

[转载]Reinforcement Learning：Sarsa和Q-learning

Q-learning算法Q-learning算法则是一个off-policy的方法，其原始策略和值函数更新策略不一致，同样的也不需要进行采样一个轨迹进行策略更新，和Sarsa算法不一样的是，Q

Love_marginal·2023-01-04 23:15

强化学习中Sarsa与Q-learning的区别

最近在学习强化学习，Sarsa和Q-learning作为强化学习中较为经典的的方法，两者之间有一定的相似之处，但又有较大的区别，能够很好的区分两种方法对区分on-policy和off-policy，以及之后对强化学习的进一步学习都很有帮助

yf_programmer·2023-01-03 23:29

深度学习4

▪在线策略（on-policy）或离线策略（off-policy）。交叉熵方法是无模型的、基于策略的在线策略的方法：▪它不构建环境的任何模

clayhell·2022-12-29 22:14

机器人强化学习——Data-Efficient Hierarchical Reinforcement Learning

离线学习面临的问题：（1）off-policy算法不稳定（2）在离线数据中，相同的高维goal不一定对应相同的低维action。

千羽QY·2022-12-29 07:03

强化学习算法Q-learning学习

Q-learning是一个典型的表格型off-policy强化学习方法。

TCCCLY·2022-12-26 23:29

李宏毅强化学习视频学习笔记（二）——off-policy与重要度采样

重要度采样是为了解决PG算法采样数据只是用一次造成数据浪费的情况或者策略P不易采样的状况。重要度采样使得从策略Q中采集到的样本，经过权重的计算修正得到策略P的样期望。也就是说我们需要在原来的函数那里乘以一个权重来进行修正虽然我们可以通过权重修正使得两个期望值相等，但是会发现遵循两个分布分样本方差很大，这就说明我们需要充分采样才可以保证数据的可用性。结合PG算法的公式，我们可以得到下式由于对于两个策

源氏失去了我的激素·2022-12-19 00:06

matlab重要性采样,Importance Sampling (重要性采样)介绍 | 文艺数学君

大白帅·2022-12-19 00:05

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