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Update chapter5_questions&keywords.md

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David Young
2021-05-11 10:12:42 +08:00
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docs/chapter5/chapter5_questions&keywords.md
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@@ -42,7 +42,7 @@
- 高冷的面试官：请问on-policy跟off-policy的区别是什么？
答：on-policy：生成样本的policy（value function）跟网络更新参数时使用的policy（value function）相同。典型为SARAS算法，基于当前的policy直接执行一次动作选择，然后用这个样本更新当前的policy，因此生成样本的policy和学习时的policy相同，算法为on-policy算法。该方法会遭遇探索-利用的矛盾，光利用目前已知的最优选择，可能学不到最优解，收敛到局部最优，而加入探索又降低了学习效率。epsilon-greedy 算法是这种矛盾下的折衷。优点是直接了当，速度快，劣势是不一定找到最优策略。
答：用一句话概括两者的区别，生成样本的policy（value-funciton）和网络参数更新时的policy（value-funciton）是否相同。具体来说，on-policy：生成样本的policy（value function）跟网络更新参数时使用的policy（value function）相同。SARAS算法就是on-policy的，基于当前的policy直接执行一次action，然后用这个样本更新当前的policy，因此生成样本的policy和学习时的policy相同，算法为on-policy算法。该方法会遭遇探索-利用的矛盾，仅利用目前已知的最优选择，可能学不到最优解，收敛到局部最优，而加入探索又降低了学习效率。epsilon-greedy 算法是这种矛盾下的折衷。优点是直接了当，速度快，劣势是不一定找到最优策略。off-policy：生成样本的policy（value function）跟网络更新参数时使用的policy（value function）不同。例如，Q-learning在计算下一状态的预期收益时使用了max操作，直接选择最优动作，而当前policy并不一定能选择到最优动作，因此这里生成样本的policy和学习时的policy不同，即为off-policy算法。
- 高冷的面试官：请简述下PPO算法。其与TRPO算法有何关系呢?