企业官网建设流程全解析

做本地网站应该选什么内容,wordpress图片缓冲,学校网站功能,平台网站建设需求强化学习中on-policy和off-policy的区别#xff1a;小白从入门到吃透 要搞懂这两个概念#xff0c;咱们先记住一个核心区别#xff1a;on-policy 边用边学#xff0c;学的策略和用的策略是同一个#xff1b; off-policy 学用分离#xff0c;学的策略和用的策略不是同一…强化学习中on-policy和off-policy的区别小白从入门到吃透要搞懂这两个概念咱们先记住一个核心区别on-policy 边用边学学的策略和用的策略是同一个off-policy 学用分离学的策略和用的策略不是同一个。咱们用生活类比开头小白秒懂学骑自行车你自己骑摔了就调整姿势自己用的策略自己学的策略→on-policy学做菜看大厨视频学技巧自己回家练大厨的策略“用的策略”你优化的策略“学的策略”→off-policy。下面咱们从基础概念→核心区别→例子拆解→优缺点→实战建议一步步讲透。一、先搞懂什么是“policy策略”强化学习里的策略就是智能体比如机器人、LLM的“行动指南”——在什么状态下该做什么动作。比如游戏AI血量低于30%状态→ 立刻加血动作LLM的GRPO训练收到数学题状态→ 生成解题步骤动作。策略的本质就是一个“状态→动作”的映射函数咱们后面说的“学”和“用”都是围绕这个函数展开的。二、核心区别on-policy同策略vs off-policy异策略咱们用表格大白话对比一目了然对比维度on-policy同策略off-policy异策略核心逻辑智能体亲自探索环境用自己生成的“经验”状态-动作-奖励来更新自己的策略智能体可以借鉴别人的经验或者用自己过去的经验来更新目标策略学用关系学的策略 用的策略同一个策略学的策略 ≠ 用的策略两个不同策略数据来源只能用当前策略实时生成的新数据可以用任意策略生成的旧数据自己的、别人的都可以样本利用率低——旧数据会被淘汰每次更新都要重新生成数据高——旧数据能反复用一次探索的数据可以喂给多个策略学习举个更直观的例子走迷宫假设智能体的目标是从起点走到终点避开陷阱。1. on-policy的走法比如SARSA算法智能体自己走迷宫每一步都按照当前的策略选方向比如“优先走右边”走一步记一步经验(当前位置, 往右走, 没踩陷阱, 新位置)用这一步的实时经验更新自己的策略比如“右边走不通下次换左边”关键更新策略后旧的经验就没用了因为策略变了旧经验是“老策略”生成的和新策略不匹配。2. off-policy的走法比如Q-learning算法智能体可以先让一个“探索策略”去走迷宫比如“随机乱走”记录所有经验(位置A, 往上走, 踩陷阱, 位置B)、(位置C, 往下走, 到终点, 奖励100)智能体自己的“目标策略”比如“找最短路径”反复学习这些记录下来的经验关键探索策略和目标策略没关系就算探索策略很烂随机乱走目标策略也能从中挑出有用的经验优化自己。三、小白必懂的关键细节为什么会有这两种方法1. on-policy稳扎稳打适合新手入门on-policy的核心是“知行合一”——学的和用的完全一致所以训练过程很稳定不容易学歪。优点算法逻辑简单收敛速度快新手容易实现比如SARSA比Q-learning好理解缺点样本浪费严重——每次策略更新后之前生成的所有数据都作废了需要重新探索环境算力消耗大。代表算法SARSA、Policy Gradient策略梯度、GRPO你之前问的GRPO就是典型的on-policy算法补充GRPO是on-policy的原因GRPO训练LLM时用当前策略生成多个答案计算优势值后直接用这些数据更新同一个策略旧的回放数据本质上也是当前策略生成的优质样本并没有用其他策略的数据所以属于on-policy。2. off-policy灵活高效适合复杂场景off-policy的核心是**“学用分离”**——探索策略负责“收集经验”目标策略负责“优化升级”两者各司其职。优点样本利用率极高——一次探索的数据可以反复用比如用游戏高手的录像能训练出比高手更强的AI节省算力不用反复探索环境缺点训练不稳定容易“学歪”——比如借鉴的经验和目标策略不匹配可能导致策略优化方向出错算法逻辑比on-policy复杂。代表算法Q-learning、DQN深度Q网络、DDPG四、避坑指南小白容易混淆的2个点“用历史数据”≠ off-policyon-policy也可以存历史数据比如GRPO的回放缓冲区但这些数据必须是当前策略生成的off-policy的关键不是“用历史数据”而是“用非当前策略生成的数据”。不是非黑即白有中间形态有些算法是“半on-policy半off-policy”比如Actor-Critic的一些变种核心看更新策略时用的是谁的经验。五、实战建议什么时候用哪种新手入门、场景简单比如小迷宫、简单游戏→ 选on-policy比如SARSA、GRPO稳定好上手场景复杂、算力有限比如大型游戏、机器人导航→ 选off-policy比如DQN省算力、样本利用率高训练LLM的强化学习方法比如GRPO、RLHF→ 大多是on-policy因为要保证生成的答案和当前策略对齐避免模型学歪。六、一句话总结on-policy是“自己动手边做边改”off-policy是“借鉴经验择优升级”。