online-vs-offline-learning

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博客探讨了线上学习与线下学习的相关内容，聚焦于信息技术领域中这两种学习模式的情况。
pandamax
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离线强化学习概述
想写就写咯
10-27 3155
文章目录前言正文 前言 文章内容节选自Offline Reinforcement Learning Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problems 正文 在缺乏仿真，并且与环境交互成本高昂时，如何利用之前收集的数据为后续在线地强化学习奠定基础是一个关键问题。离线强化学习是解决方法之一。 强化学习为基于学习的控制提供了一种数学形式。通过强化学习，我们可以自动获得以策略为代表的接近最优的行为技能，以优化用户指定的奖励函数。奖励函数定义了智能体应该做什么，而
Offline RL:Pessimistic Bootstrapping for Uncertainty-Driven Offline Reinforcement Learning
wdnmdwsmsa的博客
03-28 1078
ICLR 2022。
机器学习:在线学习和离线学习区别
源代码杀手的博客
09-18 5611
机器学习中的在线学习（Online Learning）和离线学习（Offline Learning）是两种不同的学习方式，它们在数据处理和模型更新方面有着明显的区别。以下是它们的主要区别：使用了SGDClassifier作为在线学习模型，模拟了一个不断更新的数据流，然后根据每个新的样本更新模型。输出：在下面示例代码中，在在线学习的示例之后提供的在线学习示例，变量 X 和 y 不再处于作用域内。
Online Learning、Offline Learning
IS_MOKE的博客
10-24 1294
参考 举个例子, 在玩俄罗斯方块的时候, 你只能看到当前的方块是什么(有可能还能看到下一个方块是什么), 你需要根据当前的方块进行决策, 这种基于当前信息的决策过程就是在线算法(online algorithm). 而当你能知道整个方块序列是什么的时候, 你可能会有不一样的决策, 比如"这个方块可以放在左边这个地方, 这样和10步以后的那个方块就能凑在一起消掉", 这种基于全局信息的决策过程就是离线算法(offline algorithm). 在机器学习(包括深度学习)中, "方块"指的是数据. 我们通常做
在线学习(Online learning)与离线学习（Offline learning）
热门推荐
weixin_42267615的博客
12-23 3万+
在线学习与离线学习的简要介绍 ...
【强化学习】在线学习（Online Learning） 和 离线学习（Offline Learning） 主要区别
会意的博客
12-04 3862
在线学习：实时交互、策略更新立即影响行为，适合需要即时适应环境的场景。离线学习：基于历史数据训练，策略更新与交互分离，适合安全性要求高或实时交互成本高的场景。两者的选择取决于具体的应用场景、数据可用性以及系统对安全性和实时性的要求。
O2O:Improving Offline-to-Online Reinforcement Learning with Q-Ensemble
wdnmdwsmsa的博客
03-09 606
Q-ensemble 大法好。
O2O:Sample Efficient Offline-to-Online Reinforcement Learning
wdnmdwsmsa的博客
03-08 814
文章提出OEMA算法首先使用离线数据训练乐观的探索策略，然后提出基于元学习的优化方法，减少分布偏移并提高O2O的适应过程。然而，由于目标策略通过策略改进不断更新，这种基于行为克隆的惩罚项无法缩小行为策略和目标策略之间的差距，违反了带约束的原问题。接着，为了解决在线微调存在的分布偏移问题，采用元学习的方法。中间的偏导自然是由meta-test小节的损失函数所得到的meta_actor_loss。上述问题在保证策略约束的同时选择高不确信的动作。为了解决该问题，提出在TD3的行为策略上增加一项扰动模型。
O2O : MOTO: Offline to Online Fine-tuning for Model-Based Reinforcement Learning
wdnmdwsmsa的博客
05-30 894
文章认为，现有的基于模型的离线强化学习方法由于分布偏移、非动态数据和非平稳奖励等问题，在高维领域不适合离线到在线的微调。因此，提出了一种on-policy的基于模型的方法，该方法可以通过基于模型的价值扩展和策略正则化高效地重用先前数据，同时通过控制认知不确定性来防止模型过度利用。因此，在训练的初始阶段，动力学模型可能非常不准确，代理策略可以从更强的数据正则化中受益。，执行时随机采样一个模型去优化世界模型。然后按照一般的off-policy的算法，采用两个Q函数以及target Q函数，对价值函数建模。
O2O:Train Once, Get a Family: State-Adaptive Balances for Offline-to-Online Reinforcement Learning
wdnmdwsmsa的博客
06-03 774
现有的解决方案通过在离线和在线学习中对策略改进目标施加策略约束来解决这个问题。这种“一刀切”的方式可能无法最优地利用每个收集的样本，因为不同状态的数据质量存在显著差异。本文提出离线到在线RL (FamO2O)，使现有算法能够状态自适应的实现策略改进与约束之间的平衡。FamO2O使用一个通用模型来训练具有不同改进/约束强度的策略族，使用一个平衡模型来为每个状态选择合适的策略。经验上，广泛的实验表明，FamO2O在统计上比各种现有方法有显著的改进，在D4RL基准上实现了最先进的性能。平衡系数模型优化如下。
Learning-Pandas-Second-Edition:Packt出版的《学习熊猫》，第二版
05-28
学习熊猫-第二版 这是出版的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 您将学习如何使用熊猫在Python中执行数据分析。 您将首先概述数据分析，并逐步进行建模数据，从远程源访问数据，执行数字和统计分析，通过建立索引和执行汇总分析，最后到可视化统计数据并将熊猫应用于金融。 借助从本书中学到的知识，您将快速学习熊猫，以及熊猫如何在令人兴奋的数据处理，分析和科学世界中为您提供支持。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。 代码如下所示：文本中的代码字如下所示： "This information can be easily imported into DataFrame using the pd.read_csv() function as follows." 在Python解释器中
Learning-pandas 学习pandas
06-21
Learning-pandas 学习pandas 高清目录 pdf 电子书 高清目录
O2O ：SUF: Stabilized Unconstrained Fine-Tuning for Offline-to-Online Reinforcement Learning
wdnmdwsmsa的博客
05-31 624
AAAI 2024。
在线学习（Online Learning）与离线学习（Offline Learning）详解-ChatGPT4o作答
qq_46215223的博客
01-04 2089
在线学习（Online Learning）和离线学习（Offline Learning）是两种主要的机器学习和强化学习的学习范式。在实际应用中，可以根据任务需求选择在线学习或离线学习，或者结合两者的优点构建混合模型。例如，在强化学习中，可以利用离线数据进行初始训练，然后通过在线交互持续优化。的方法，模型在训练阶段使用事先准备好的静态数据进行训练，训练完成后用于推断或决策。在线学习和离线学习可以结合使用，以发挥各自的优势。在强化学习中，在线学习和离线学习分别有特定的使用场景。
在线学习和离线学习的区别
ahahayaa的博客
03-22 1370
在线学习和离线学习的区别在于数据的来源以及训练方式。
【机器学习】在线学习 - Online Learning
weixin_44211968的博客
07-11 7209
本文简单介绍了在线学习
终身学习（LifeLong Learning）/ 增量学习（Incremental Learning）、在线学习（Online Learning）
Drug discovery
05-24 5255
Lifelong learning终生学习，又名continuous learning，increment learning，never ending learning。通常机器学习中，单个模型只解决单个或少数几个任务。对于新的任务，我们一般重新训练新的模型。而LifeLong learning，则先在task1上使用一个模型，然后在task2上仍然使用这个模型，一直到task n。Lifelong learning探讨的问题是，LifeLong learning需要解决三个问题。
Online Learning算法理论与实践
美团技术团队
04-21 5567
Online Learning是工业界比较常用的机器学习算法，在很多场景下都能有很好的效果。本文主要介绍Online Learning的基本原理和两种常用的Online Learning算法：FTRL（Follow The Regularized Leader）[1]和BPR（Bayesian Probit Regression）[2]，以及Online Learning在美团移动...
在线学习算法
WallE
11-24 3285
背景 Online Learning是工业界比较常用的机器学习算法，在很多场景下都能有很好的效果。本文主要介绍Online Learning的基本原理和两种常用的Online Learning算法：FTRL（Follow The Regularized Leader）[1]和BPR（Bayesian Probit Regression）[2]，以及Online Learning在美团移动端推荐重排序的应用。 什么是在线学习(Online Learning) 准确地说，Online Learning并不
online RL 和offline RL
最新发布
08-21
### 三级标题：Online RL 与 Offline RL 的区别 Online Reinforcement Learning (Online RL) 是一种依赖于智能体与环境实时交互来收集经验并更新策略的学习方式。这种方法需要大量的环境交互，以便智能体能够探索和学习最优策略。然而，由于交互成本高，训练过程可能较长，且在某些高风险环境中（如机器人控制）可能不可行[^1]。 Offline Reinforcement Learning (Offline RL)，也被称为批量强化学习，旨在通过一个固定的、预先收集的数据集进行策略学习，而无需与环境进行实时交互。这种方法的优势在于避免了在线交互的高成本和潜在风险。然而，Offline RL 的性能通常受限于数据集的质量和覆盖范围，且容易受到分布偏移问题的影响，即学习过程中使用的数据分布与目标策略的数据分布不一致，可能导致策略性能下降[^2]。 ### 三级标题：应用场景 Online RL 通常适用于可以进行大量交互的场景，例如游戏、模拟环境或某些低风险的实际应用。例如，在机器人控制中，如果环境允许机器人进行长时间的试验和试错，那么 Online RL 可以用来优化机器人的动作策略。然而，这种方法在现实世界中可能面临安全性和效率的问题，因为过多的随机探索可能导致设备损坏或资源浪费[^3]。 Offline RL 更适合于那些交互成本极高或存在安全限制的场景。例如，在医疗领域，医生无法通过试错来优化治疗方案，因此可以利用历史数据进行策略学习。此外，在自动驾驶领域，使用从真实驾驶中收集的大量数据进行策略训练，以减少在实际道路上的测试次数[^4]。 ### 三级标题：结合 Online 与 Offline 的方法 为了克服 Online RL 和 Offline RL 各自的局限性，一些研究提出了将两者结合的方法。例如，O2O（Offline-to-Online Reinforcement Learning）框架旨在利用离线数据进行初步训练，然后通过有限的在线交互进一步优化策略。这种方法可以显著减少在线交互的需求，同时提高策略的适应性和性能。O2O 框架中的一种方法 APL（Adaptive Policy Learning）在离线阶段采用悲观更新策略，而在在线阶段采用乐观更新策略，从而在探索与利用之间取得平衡[^1]。 另一种方法是 E2O（Ensemble-based O2O），它通过 Q-Ensemble 技术来解决在线微调过程中可能出现的 Q 值过估计问题。Q-Ensemble 通过多个 Q 函数的集成估计，提供了一种既能保守估计又能不限制在线探索的方法，从而提高了策略的稳定性和性能。 ### 三级标题：样本效率与分布偏移问题 在将 Offline RL 迁移到 Online RL 的过程中，分布偏移问题是一个重要的挑战。Offline RL 通常通过引入额外的约束来限制在线策略与离线策略之间的差异，以减少分布偏移的影响。例如，AWAC（Accelerating Online Reinforcement Learning with Offline Datasets）算法通过理论推导出策略迭代过程中的更新公式，并在训练过程中对公式进行了合理的简化，从而在保持策略稳定性的同时提高了学习效率[^2]。 OEMA（Offline-to-Online Meta Learning）算法通过使用离线数据训练乐观的探索策略，并提出基于元学习的优化方法，减少了分布偏移的影响，提高了 O2O 的适应过程。这种方法在样本效率方面表现出色，能够在有限的在线交互中快速适应新环境。 ### 三级标题：暖启动 RL 方法 暖启动 RL (WSRL) 是一种简单但有效的策略，用于减轻预训练初始化的灾难性遗忘问题。WSRL 利用离线阶段训练的策略（冻结）与环境进行少量的交互（Steps=5000），并通过较高的 UTD（Updates per Data Collection）比率以及集成价值网络（N=10）对策略和价值函数进行训练。这种方法在减少在线交互需求的同时，保持了策略的稳定性和性能[^5]。 ### 代码示例 以下是一个简单的 PPO（Proximal Policy Optimization）算法实现，展示了如何在 Gym 环境中进行 Online RL 训练： ```python import torch import gym from stable_baselines3 import PPO # 自定义环境 class CustomEnv(gym.Env): def __init__(self): super(CustomEnv, self).__init__() # 定义状态空间和动作空间 self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=255, shape=(84, 84, 3), dtype=np.uint8) self.action_space = gym.spaces.Discrete(4) def reset(self): # 初始化环境状态 return initial_observation def step(self, action): # 执行动作并返回新的状态、奖励、是否结束、额外信息 next_observation, reward, done, info = env.step(action) return next_observation, reward, done, info # 实例化环境 env = CustomEnv() # 使用PPO算法训练模型 model = PPO("CnnPolicy", env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=10000) # 保存训练好的模型 model.save("ppo_model") ``` ###
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