【step，off什么意思】“开快点”千万别说"drive，faster"，这样说才地道

step off什么意思

“开快点”千万别说"drive faster"，这样说才地道

steponit开快点

floorit把油门踩到底，提速，以最快的速度走

step除了脚步，还可以作动词，意思就是踩。steponit里的it指代的就是汽车油门。如果我们对司机说steponit，他就知道需要开快点了，类似的表达还有floorit，意思就是把油门踩到底。

例句：

Wearegoingtobelateforwork,couldyousteponit？

我们上班快迟到了，你能开快点吗？

hitthegas开快点

gas是汽油的意思,所以我们也可以把hitthegas理解为踩油门，所以hitthegas也表示开快点。赶时间的时候，我们可以直接对司机说hitthegas。

例句：

Hitthegas,theplaneisabouttotakeoff.

开快点，飞机要起飞了。

slowdown减速

出门在外我们难免会遇上一些车速很快的司机，坐车时让人胆战心惊。用英语提醒他们减速，我们就要用到slowdown这个短语了。

slowdown有减速和放松的意思，如果想提醒司机开慢点，我们直接说slowdown就可以了。

例句：

Pleaseslowdownalittle,mydaughterisfeelingcarsicknow.

请开慢一点，我女儿现在有点晕车。

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快一点的英文表达

很多人在工作和生活中都有拖延症，不知道同学们身边有没有时间观念比较差的朋友呢？催他们快点可不要老说hurryup哦，来试试下面这些表达吧。

chopchop快点

getawriggleon动起来

getamoveon抓紧时间

gofaster/speedup快点儿；加快速度

例句：

Getamoveon,wewillbelatefortheannualmeeting.

抓紧时间啊，年会我们要迟到了。

打车必备英文表达

Wherecanwecatchataxi？

我们到哪儿去叫一辆出租车？

Pleasestopatthenextintersection.

到了下一站就停。

Whereisyourdestination？

你的目的地是哪？

Canyouopenthetrunk？

你能打开后备箱吗？

Pleasehelpmetoputtheluggageinthetrunk,thanks.

请帮我把行李放到后备箱，谢谢。

Howsoonwillwegettothedestination？

我们到达终点还需要多长时间？

Canyousetmedownhere？

你能让我在这儿下车吗？

Howmuchisthefareplease？

请问车费是多少？

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强化学习-n步自举

写在前面，相关blog：

在之前的学习中，我们学习了MC方法和TD方法，其中TD方法严格说属于TD(0)方法。

如果我们从采样回报与估计回报的角度来看，MC方法与TD(0)方法分别处于两个极端。MC方法采样全部的回报，不使用自身值函数的预测；TD(0)方法只进行单步采样，然后使用值函数预测之后的回报。最好的方法就是这两种的结合，TD(0)属于单步自举，自举最好发生在一段时间之后，n-步的方法就是我们在多步之后实现自举。

n-步自举和资格迹有很大的关联，一般使用n-步自举作为资格迹的入门介绍。

我们仍然按照广义策略迭代的步骤来分析，先解决预测问题，再解决控制问题。

1.n-stepTD预测

这就是n-stepTD的思想，看一下示意图：类算法。MC方法的更新依赖从当前状态之后直到终止状态的所有观测，需要仿真完一条完整的轨迹才能进行更新；TD(0)方法仅观测一步nn，然后就使用下一个状态的估计值来替代之后的累计回报。在MC与TD(0)方法之间，我们可以使用2步、3步...多步来进行观测，再使用之后的状态估计值替代之后的累计回报。

这就是$n$-stepTD的思想，看一下示意图：

理解了n-stepTD的思想，我们来分析一下更新目标。的许多种就是n-stepTD方法，其意义为我们在当前状态之后，采样了n个后续的R，然后再使用自举。TD(0)仅采样一个Rn，所有TD(0)也被成为one-stepTD方法。

理解了$n$-stepTD的思想，我们来分析一下更新目标。

对于一条轨迹S_t,R_{t+1},S_{t+1},R_{t+1},dots,R_T,S_T，MC方法的更新目标为：

G_tdoteqR_{t+1}+gammaR_{t+2}+gamma^2R_{t+3}+dots+gamma^{T-t-1}R_T ag{1-1}

TD(0)的更新目标为：

G_{t:t+1}doteqR_{t+1}+gammaV_t(S_{t+1}) ag{1-2}

相比于MC方法，TD(0)使用gammaV_t(S_{t+1})代表实际的采样gammaR_{t+2}+gamma^2R_{t+3}+dots+gamma^{T-t-1}R_T，因此，进行递推，2-stepTD方法就是采样2步回报：

G_{t:t+2}doteqR_{t+1}+gammaR_{t+2}+gamma^2V_{t+1}(S_{t+2}) ag{1-3}

再继续扩展到$n$步，更新为：

G_{t:t+n}doteqR_{t+1}+gammaR_{t+2}+dots+gamma^nV_{t+n-1}(S_{t+n}) ag{1-4}

如果t+n>T，那么相当于完全采样，与MC方法等价。

如果使用n-stepTD方法，有一个必要的条件就是能够观测到R_{t+n}才可以，这与MC方法在一个episode之后更新的原理是一样的。我们看一下n-stepTD方法的更新公式为：

V_{t+n}(S_t)doteqV_{t+n-1}(S_t)+alpha[G_{t:t+n}-V_{t+n-1}(S_t)],0leqtltT ag{1-5}

在获取1-5中值函数的更新公式，我们看一下n-stepTD的预测代码：

伪代码中核心公式就是公式1-5的更新，但是一个比较绕的地方就是时间步的确定与计算。

使用n-stepTD后，我们来看一下其重要的性质：

max_{s}left|mathbb{E}_{pi}left[G_{t:t+n}|S_{t}=s ight]-v_{pi}(s) ight|leqgamma^{n}max_{s}left|V_{t+n-1}(s)-v_{pi}(s) ight| ag{1-6}

公式1-6中，v_{pi}(s)是状态s的真实值，说明在最坏的情况下，使用n-step回报得到的估计误差是原始误差的gamma^n倍，这就是误差缩减特性。

通过实际使用中，MC、TD(0)、$n$-stepTD方法的对比，证明在n取中间值时，误差最小，这说明MC与TD(0)处在两个极端，比较合适的还是n-stepTD方法。

2.n-stepSarsa

我们回顾一下在Sarsa算法中，值函数的更新公式：

Q(S_t,A_t)leftarrowQ(S_t,A_t)+alphaleft[{R_{t+1}+gammaQ(S_{t+1},A_{t+1})}-Q(S_t,A_t)) ight] ag{2-1}

Sarsa的更新按照TD(0)的方式进行，我们将更新目标换成n-stepTD估计，就是n-stepSarsa算法。

我们列出n-stepTD的更新目标的动作值函数版本：

G_{t:t+n}doteqR_{t+1}+gammaR_{t+2}+dots+gamma^nQ_{t+n-1}(S_{t+n},A_{t+n}),quadnge1,0letltT-n ag{2-2}

公式2-2与公式1-4几乎完全一样，我们使用公式2-2的更新目标替换公式2-1中的更新目标：

Q_{t+n}(S_t,A_t)leftarrowQ_{t+n-1}(S_t,A_t)+alphaleft[{G_{t:t+n}}-Q_{t+n-1}(S_t,A_t) ight] ag{2-3}

公式2-3就是n-stepSarsa算法的核心。

我们看一下其伪代码（预测）：

自然地，之前还提到过Sarsa的其他版本，如期望Sarsa，按照Sarsa的扩展方法，我们同样可以把期望Sarsa扩展到n-step期望Sarsa：

G_{t:t+n}doteqR_{t+1}+gammaR_{t+2}+dots+gamma^nar{V}{t+n-1}(S{t+n}),quadnge1,0letltT-n ag{2-4}

公式2-4中，ar{V}t(s)=mathbb{E}pi[Q_t(s,a)]=sum_api(a|s)Q_t(s,a)，求取期望的步骤仍然在。

经过上述两种算法的学习，我们看一下相关备份图：

3.n-stepoff-policy

第2小节我们把n-step的思想使用在Sarsa上，即一个在策略上面，如果现在的算法是off-policy，我们有没有可能使用呢？

我们先来分析一下，off-policy涉及到两个策略，一个是目标策略，也就是我们需要优化的策略；还有一个是行为策略，指的是实际进行决策产生轨迹的策略。一般是利用行为策略产生的轨迹进行目标策略的学习，既然是使用其它策略的轨迹学习，在之前的学习中，就涉及到重要性采样比的问题，因此，在off-policy上使用n-step，难点也是重要性采样比。

使用重要性采样比之后的，策略更新公式为：

V_{t+n}(S_t)doteqV_{t+n-1}(S_t)+alpha ho_{t:t+n-1}left[G_{t:t+n}-V_{t+n-1}(S_t) ight],0letltT ag{3-1}

公式3-1中，相比于Sarsa增加的是重要性采样比 ho，其定义为：

ho_{t:h}doteqprod_{k=t}^{min(h,T-1)}frac{pi(A_k|S_k)}{b(A_k|S_k)} ag{3-2}

公式3-2相当于计算采样的轨迹中，每个动作的采样比，然后进行相乘。

当pi与b完全一样时，就退化成on-policy的形式，说明on-policy只是off-policy的一种形式，我们将公式3-1进行改造，得到off-policy下的n-stepSarsa算法：

Q_{t+n}(S_t,A_t)doteqQ_{t+n-1}(S_t,A_t)+alpha{ ho_{t+1:t+n}}left[G_{t:t+n}-Q_{t+n-1}(S_t,A_t) ight],0letltT ag{3-3}

相比于公式3-1，状态值函数变为动作值函数，原因是在不知道环境模型的情况下，我们没办法通过状态值函数获取到策略，相反，动作值函数却可以。

得到了off-policy下的n-stepSarsa算法的核心更新公式，我们看一下：

4.n-step备份树算法（off-policy）：无重要性采样

通过标题可知n-step备份树算法属于off-policy，但是却不使用重要性采样，到目前为止，我们所有的off-policy算法都使用重要性采样来作为行为策略到目标策略的桥梁，但是备份树由于特殊的备份操作，并不需要，我们来具体看一下：

备份树算法的主要思想：

树结构在树结构上执行备份操作：通过后续状态的值更新当前状态的值，叫做备份我们首先看一下3-step备份树算法的备份图：

通过备份图我们可以看到，在每一个状态中，算法没有仅取当前选择的动作，而是将所有可能的动作都列出，然后从选择的动作再向下延伸。备份图中有采样的节点，也包括没有采样到的节点，最终构成树结构。

备份到底是怎样定义的呢，我们来看一下具体公式：

对于第一步的备份算法，即备份图中第一层，更新目标为：

G_{t:t+1}=R_{t+1}+gammasum_api(a|S_{t+1})Q_t(S_{t+1},a),qquadtltT-1 ag{4-1}

公式4-1中，可以看到相当于考虑了所有的动作值。

对于二步备份算法，即第一层+第二层，更新目标为：

G_{t:t+2}=R_{t+1}+gammasum_{a eqA_{t+1}}pi(a|S_{t+1})Q_{t+1}(S_{t+1},a)+gammapi(A_{t+1}|S_{t+1})left(R_{t+2}+gammasum_api(a|S_{t+2})Q_{t+1}(S_{t+2},a) ight)=R_{t+1}+gammasum_{a eqA_{t+1}}pi(a|S_{t+1})Q_{t+1}(S_{t+1},a)+gammapi(A_{t+1}|S_{t+1}){G_{t+1:t+2}} ag{4-2}

其中，tltT-2，二步算法与一步算法很类似，相当于权重变为第一步的权重乘以当前的概率。

我们总结出n-step备份树算法的迭代公式为：

G_{t:t+n}=R_{t+1}+gammasum_{a eqA_{t+1}}pi(a|S_{t+1})Q_{t+n-1}(S_{t+1},a)+gammapi(A_{t+1}|S_{t+1}){G_{t+1:t+n}} ag{4-3}

其中，tltT-1,ngeq2。

有了公式4-3，我们可以按照n-stepSarsa的更新算法格式：

Q_{t+n}(S_t,A_t)doteqQ_{t+n-1}(S_t,A_t)+alphaleft[G_{t:t+n}-Q_{t+n-1}(S_t,A_t) ight] ag{4-4}

作为备份树算法的更新公式。

下面来看伪代码：

在备份树算法中，使用完全随机的决策作为行为策略，肯定是off-policy无疑了。

个人理解，备份树的备份操作实际上和重要性采样的作用是一样的，只不过备份树使用概率的方法来作为重要性采样中的比值。

5.总结

在上述学习中，一共学习了3种算法：n-stepSarsa算法、off-policyn-stepSarsa算法、n-step备份树算法，他们实际上都是n-step思想的运用。

n-step处于TD(0)与MC方法思想的中间，相当于结合MC方法与TD(0)方法。有时候部分采样+部分自举的结果往往更好。

上述内容主要参考《ReinforcementLearningAnIntroduction》一书。

step off 有没有放弃意思

没有
1。结婚
2。死

step off 有没有放弃意思

stepoff
1离开2步测(长度)3开始行军;起跑

STEP out/off 分别什么意思

是调试界面里的词语了:)~
stepoff=stepover直接出函数执行结果
stepout：跳过当前函数
还有:
stepin：跳进当前函数
即:
不进入函数执行,直接出函数执行结果：stepover
进入函数执行:stepin
进入函数后，未执行完要出来：stepout

step off 有没有放弃意思

有是有“放弃”的意思，但在正规书面表达不大用，如：Icouldnevergetoffthisship.Atbest,Icanstepoffmylife.我永远无法放弃这艘船，不过幸好，我可以放弃我的生命。
但是这个意思很少见，字典上一般都没有，我只是有一次看见过，一般它都解释为“步测”，
PS:一般都用stepup表示退出，放弃的意思