强化学习 | Off-policy 和 On-policy直观理解

2024-04-18 10:28

本文主要是介绍强化学习 | Off-policy 和 On-policy直观理解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

如是我闻: 在机器学习领域,特别是在强化学习中,“off-policy” 和 “on-policy” 是两种不同的学习策略,它们决定了智能体如何从环境中学习和做出决策。下面我们通过学做饭的例子比喻来理解这两种策略。

做饭 (真是太生动形象啦)

  1. On-policy 学习

    • 想象我们在学习做饭。在On-policy学习中,我们只能通过亲自做饭并尝试你的菜肴来学习。我们根据自己的食谱尝试做菜,然后根据尝试的结果(做出来的菜啥味)来调整我们的烹饪方法。我们的学习完全基于自己实际操作的体验。
    • 特点:直接根据当前策略采取行动,并根据这些行动的结果来学习和调整策略。
  2. Off-policy 学习

    • 在Off-policy学习中,我们可以通过观看别人做饭或阅读食谱书来学习做饭,而不一定非要自己动手。这意味着我们可以从别人的经验中学习,并根据这些信息调整自己的烹饪方法,即使这些方法我们自己没尝试过。
    • 特点:学习过程中,可以利用由不同策略产生的数据,这使得学习过程可以更加灵活和高效。

代表算法(随便看看就行)

On-policy 算法

  • Sarsa (State-Action-Reward-State-Action):在这个算法中,智能体在学习过程中利用当前策略产生的数据,即它只从当前策略执行的轨迹中学习。
  • PPO (Proximal Policy Optimization):PPO是一种流行的On-policy算法,通过限制策略更新的幅度来避免训练过程中的大幅波动,从而保持学习的稳定性。它广泛应用于各种需求对策略稳定性要求高的任务中。

Off-policy 算法

  • Q-learning:在Q-learning中,智能体学习最优策略,即使是从执行不同策略得到的数据中学习。这意味着它可以从观察到的任何策略中学习最优策略。
  • Deep Q-Networks (DQN):DQN是Q-learning的扩展,使用深度学习来近似Q-function,允许在更复杂的环境中学习策略。
  • DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient):DDPG结合了Q-learning的Off-policy特性和策略梯度方法的连续动作空间处理能力。它适用于需要高度精确控制的连续动作任务。
  • SAC (Soft Actor-Critic):SAC是一个先进的Off-policy算法,通过最大化策略的熵来鼓励探索,同时还学习一个稳定的策略。这种方法特别适合于那些探索特别重要的复杂环境。
  • TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient):TD3通过在DDPG基础上引入双重Q-learning和延迟策略更新来减少过估计的问题,并提高算法的稳定性。

总结来说,On-policy方法要求智能体仅从其当前策略生成的数据中学习,而Off-policy方法则允许智能体从其他策略生成的数据中学习。

非常的有品

以上

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