图片来源：腾讯云-深度强化学习实验室，2022 问题二：On-policy v.s. off-policy On-policy和off-policy这两个词在强化学习领域非常重要，知乎上有很多关于其讨论强化学习中...基于这段引用，我们提出以下几个问题： （1）Online 和 on-policy 差别是什么？ （2）Off-policy 的时候，策略如何更新？on-policy 如何更新策略？ ...针对第一个问题，online/offline 是从能否和环境交互来说的，on-policy和off-policy是算法利用的是不是当前这个策略的数据来评价自己。 ...写到这里我们大致有个概念，on-policy 和 off-policy 差异在哪，如何更新的。 问题四：什么叫做“重要性采样”？...和on-policy/off-policy这两种标准有什么区别？
而且，特别有意思的是，这两篇论文都说有效果，但是用的方法却不同，一个是 off-policy，一个是 value-base ，用 on-policy。...本质上都要预估 user latent state，但存在大量的 unobersever 样本和noise，预估很困难，这个问题在 RL 和其他场景中共存。...off-policy vs on-policy 论文[1]则采取 off-policy 的方式来缓解。...RL 中还有 on-policy 的方法，和 off-policy 的区别在于更新 Q 值的时候是沿用既定策略还是用新策略。...optimization 和 evaluation 通常，RL 可以分成两种，value-base 和 policy-base，虽然不是完全以optimial的角度看，但两种套路的优化方法有较大的区别。
本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...2 On-Policy 和 Off-Policy 要想更好的理解MAPPO算法的原理机制，得先从On-Policy 和 Off-Policy 两种算法类型出发。...在强化学习中，on-policy 和 off-policy 算法根据策略更新时是否依赖当前策略的经验来区分。 以下是两类算法的定义和常见算法列表： 2.1....它的学习过程可能显得缓慢，但通过深入分析历史数据，它最终会学得更全面和稳定。 它们的关键区别： 即时性 vs 历史性：on-policy 专注于当前，而 off-policy 反思过去。...On-Policy 的约束 On-policy 算法（如 PPO 和 MAPPO）的策略更新只能依赖最新策略采样的数据，历史数据与当前策略分布不一致，因此被舍弃。
Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies Q-PROP: SAMPLE-EFFICIENT POLICY GRADIENT WITH AN OFF-POLICY...CRITIC Interpolated Policy Gradient: Merging On-Policy and Off-Policy Gradient Estimation for Deep Reinforcement...Unifying Multi-step Reinforcement Learning: A Unifying Algorithm Faster DRL Neural Episodic Control Apply RL
简述动态规划、蒙特卡洛和时间差分的对比（共同点和不同点） 15. MC和TD分别是无偏估计吗？ 16. MC、TD谁的方差大，为什么？ 17....简述on-policy和off-policy的区别 18. 简述Q-Learning，写出其Q(s,a)更新公式。它是on-policy还是off-policy，为什么？ 19....Actor-Critic两者的区别是什么？ 34. actor-critic框架中的critic起了什么作用？ 35. DDPG是on-policy还是off-policy，为什么？ 36....A3C是on-policy还是off-policy，为什么？ 38. A3C算法是如何异步更新的？是否能够阐述GA3C和A3C的区别？ 39. 简述A3C的优势函数？ 40. 什么是重要性采样？...https://zhuanlan.zhihu.com/p/33133828 https://aemah.github.io/2018/11/07/RL_interview/ 深度强化学习实验室 算法、框架
最近，上海 AI 实验室联合西湖大学、南京大学和香港中文大学的研究团队提出了一种全新的强化学习范式：LUFFY（Learning to reason Under oFF-policY guidance）...Zero-RL 方法实现了超过 + 7.0 分的显著性能提升。...在 LUFFY 中，模型通过混合使用两类轨迹进行训练：一是自己当前策略下生成的在线推理过程（on-policy），二是从强者那里借来的离线示范（off-policy）。...LUFFY：边学边练的推理学习框架。LUFFY 在强化学习框架中引入外部优质推理轨迹，通过 「策略塑形」 机制，融合自身尝试（on-policy）与专家示范（off-policy）的优势。...而对比来看，传统 on-policy RL 的熵在早期迅速收敛，探索能力下降。
原理就是从一个四元组 1.1.1 On-Policy和off-Policy区别 On-policy和Off-policy这两个词在强化学习领域非常重要...，知乎上有很多关于其讨论强化学习中on-policy 与off-policy有什么区别？...两者在采样数据利用上的区别：On-policy：采样所用的policy和目标policy一致，采样后进行学习，学习后目标policy更新，此时需要把采样的policy同步更新以保持和目标policy一致...此外莫过于Q-learning和sarsa算法的解释 最终总结一下两者的优缺点： on-policy优点是直接了当，速度快，劣势是不一定找到最优策略。...本文之所以解释On-policy或者off-policy的相关内容，目的在于后文讨论以下几个问题： 如何从采样轨迹（trajectory）中高效学习 Off-policy采样效率高，收敛慢，仍然是最重要的解决问题方法
这种内存架构与 RL 机制的选择无关，研究者在开启和关闭策略（on and off-policy）设置中评估了这种架构。对于 on-policy 设置，该研究使用 V-MPO 作为 RL 算法。...对于 off-policy 设置，研究者使用 R2D2。...R2D2 智能体：R2D2（Recurrent Replay Distributed DQN） 演示了如何调整 replay 和 RL 学习目标，以适用于具有循环架构的智能体。...与 on-policy 算法的使用。...V-MPO 是一种基于最大后验概率策略优化（MPO）的 on-policy 自适应算法。
Off-policy vs On-policy 5.4. An example 6. Tips 6.1. 如何理解强化学习中的折扣率？ 1. What is RL?...: “Off-policy”: we’ll talk about that at the end of this chapter....It’s why we say that this is an off-policy algorithm. 5.3....Off-policy vs On-policy The difference is subtle: Off-policy: using a different policy for acting and...如何理解强化学习中的折扣率？
由于深度RL在围棋和电子游戏中的成功展示了超越人类的决策能力，因此将其应用范围扩展到现实任务中是非常有意义的。 通常，深度RL算法需要大量的训练样本，导致样本复杂度很高。...值得注意的是，除了MBRL，还有其他一些方法试图更好地利用经验数据，如off-policy算法(使用重放缓冲区记录旧数据)和actor-critic算法(通过学习评论家来促进策略更新)。...图1描述了不同类型的RL结构。 图1(a)是最简单的on-policy RL，其中智能体使用最新的数据来更新策略。...在off-policy中，如图1(b)所示，代理在重放缓冲区中收集历史数据，在重放缓冲区中学习策略。...此外，请注意，非策略、演员-评论者和基于模型是三个并行的结构，图1(e)显示了它们的可能组合。 RL算法的体系结构。
PPO算法介绍 先了解强化学习常用的两种训练方式：On-policy和Off-policy。...On-policy：训练的agent一边互动一边学习（互动的agent就是训练的agent）； Off-policy：训练的agent一边看一边学习（互动的agent不是训练的agent）。...皇帝可以选择微服出巡（On-policy），虽然眼见为实，但毕竟皇帝本人分身乏术，掌握情况不全；也可以选择派不同的官员去了解情况，再向皇帝汇报（Off-policy）。...PPO解决了On-policy转Off-policy时分布与分布相差较大的问题。通过KL散度来计算分布与分布差异，并将KL加入PPO模型的似然函数，并采用合理适配β来惩罚KL。...接下来介绍了强化学习常用的两种模型训练方式：On-policy与Off-policy，并引出PPO算法。
我们使用 Numpy 库在内存里、使用 PyTorch 库在显存里 创建了一整块连续的空间，对比了 List 和 Tuple 的方案。...将 off-policy 的数据一直保存在显存内 异策略 off-policy：可以使用与 “被更新的策略” 相异的策略收集到的 ReplayBuffer 数据用于更新的算法。...同策略 on-policy 则不能。因此异策略 的 ReplayBuffer 中，有很多数据在达到最大容量前能被保留。因此有必要将 off-policy 的数据一直保存在显存内，减少数据吞吐量。...为 on-policy 的 PPO 算法保存 noise 用于计算新旧策略的熵 在随机策略中，动作由高斯噪声产生。...但是随机抽样的速度较慢。PyTorch 官网上的 RL 入门教程就使用了这种方法。
适用于： MDP model 未知：经验的采样可以获取 MDP model 已知：无法使用（e.g.原子级动力学），采样可以使用 策略、非策略学习： On-policy：采样来自policy \(\pi...\) Off-policy：采样来自μ \(\pi\) On-policy MC control model-free policy using action-value function 贪婪策略梯度法如果用...Off-policy learning 需求 从人类和其他agents的表现中学习 从old policies \(\pi_1, \pi_2...\)中学习 从随机策略中，学习到最优策略 从一个策略中，...缺点： 方差会增加 \(\mu =0\)无法计算 off-policy TD learning 利用期望分布的概念，在更新目标前x一个系数，对当前策略的置信度 ?...总结 DP TD的关系 ? ? Q-learning 和 SARSA区别 ?
这里有很多形象的图，方便理解强化学习的公式白话强化学习，有空了可以来看 强化学习-11：Matlab RL ?...Agent： 由Policy 和 RL_Algorithm构成 policy负责将observation映射为action RL_Algorithm负责优化policy Enviroment：...完成离线仿真和学习之后，将policy部署到硬件 RL algorithm学习能力对于适应不确定干扰和缓变环境尤为重要 ?...Temporal-difference update：在游戏进行中每一步都在更新, 不用等待游戏的结束, 这样就能边玩边学习了。 On-policy：必须本人在场, 并且一定是本人边玩边学习。...Off-policy：可以选择自己玩, 也可以选择看着别人玩, 通过看别人玩来学习别人的行为准则。
虽然每年 RL 方向的 paper 满天飞，但真正具有普遍实用价值的突破性工作实在不多，大多数还是在经典框架基础上的改进和扩展。...DQN 属于 off-policy 方法，所谓 off-policy 是指用于计算梯度的数据不一定是用当前 policy 采集的。...内的数据更新足够快，否则 off-policy 方法的性能往往不如 on-policy 方法。...2021 年 2 月 15 日更新：上述建议已经过时了，对于连续控制任务，推荐优先使用 SAC，后者在训练稳定性、收敛速度和性能方面都是目前的 SOTA，作为 off-policy 算法数据效率也相对较高...此外，A3C 作为 on-policy 方法，每次更新 policy 的梯度都由当前 policy 采集的样本计算，这使得 A3C 在 MARL 任务里对环境不稳定性的抵抗能力比 DQN 和 DDPG
适用于： MDP model 未知：经验的采样可以获取 MDP model 已知：无法使用（e.g.原子级动力学），采样可以使用 策略、非策略学习： image.png On-policy MC control...ON-policy TD learning TD与MC control 区别，希望引入TD的特性到on-policy learning ?...Attention：迹E是属于episode的，切换episode后，E要归零 Off-policy learning image.png off-policy MC learning 引入了概率缩放系数...缺点： 方差会增加 image.png off-policy TD learning 利用期望分布的概念，在更新目标前x一个系数，对当前策略的置信度 ?...总结 DP TD的关系 ? ? Q-learning 和 SARSA区别 ? 区别在于： image.png
在强化学习中还会将这些方法分类为model-based和model-free，value-based和policy-based，其中value-base的学习方法又分为off-policy和on-policy...本文主要介绍这些方法的区别和概念。...value-based和policy-based value-based基于值的强化方法 on-policy和off-policy 介绍value-based之前先了解on-policy和off-policy...这两者的主要区别就是在于更新值函数时的策略。on-policy，只使用了当前策略产生的样本，而off-policy，并不一定使用当前策略产生的样本。...主要区别是看学习者和策略者是不是同一个，如果是一个边决策边学习，就是on-policy，比如SARSA;否则不是同一个，通过学习历史信息对策略优化，就是off-policy，比如Q-learning.
而且尴尬的是，很多论文在升级RL比较效果的时候使用的Baseline都是传统机器学习算法而不是最新的深度学习模型，其实从某种程度上来说是很难让人信服的。...修正方案将RL中Policy-Gradient类算法得以应用在动作空间数以百万计的Youtube在线推荐系统中。...受限于On-Policy方法对系统训练架构要求复杂，所以本文中转而采用Off-Policy的训练策略。也就是说并不是根据用户的交互进行实时的策略更新，而是根据收集到日志中用户反馈进行模型训练。...从实验结果的角度，文中进行了一系列的实验进行效果比较和验证，其中Top-K的Off-Policy修正方案带来了线上0.85%的播放时长提升。...，因此建模了Slate的LTV和单个item的LTV之间的关系；其次，本文显式的建模与评估了整个系统LTV的收益。
强化学习读书笔记 - 11 - off-policy的近似方法 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S....蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 强化学习读书笔记 - 08 - 规划式方法和学习式方法...强化学习读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法 强化学习读书笔记 - 10 - on-policy控制的近似方法 需要了解强化学习的数学符号，先看看这里： 强化学习读书笔记 - 00...- 术语和数学符号 off-policy的近似方法 尽管可以使用第6,7章的方法，修改成为off-policy的近似方法，但是效果不好。...主要原因是：行为策略的分布和目标策略的分布不一致。 off-policy的近似方法的研究现在处于领域的前沿。主要有两个方向： 使用重要样本的方法，扭曲样本的分布成为目标策略的分布。
而根据算法和环境类型的不同，又会有一些延伸的辅助模块，例如大部分 off-policy 算法都会需要数据队列（Replay Buffer）来存储训练数据，对于 model-based RL 相关的算法又会有学习环境...显然，这样的运行方式会产生 off-policy 现象，即行为策略和目标策略不一致。在 IMPALA 中，作者在数学上推导出了一种严谨的修正方式：V-trace 算法。...这一特性（Retrace 并不具备）允许我们在 off-policy 数据和 on-policy 数据中使用相同的算法。 截断的 IS 权重 c_i 和 ρ_t 起着不同的作用。...在数据效率、计算性能和 off-policy 校正的有效性方面，具体研究了在单个任务上训练的 IMPALA agent 的学习行为。...除了这一类方法，经典的分布式强化学习架构还有：使用同步架构，保证算法满足 on-policy 要求，例如 Batched A2C 和 DD-PPO，以及，在计算梯度的时候保证 on-policy 特性，
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