源氏失去了我的激素
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李宏毅强化学习视频学习笔记（二）——off-policy与重要度采样

 重要度采样是为了解决PG算法采样数据只是用一次造成数据浪费的情况或者策略P不易采样的状况。重要度采样使得从策略Q中采集到的样本，经过权重的计算修正得到策略P的样期望。李宏毅强化学习视频学习笔记（二）——off-policy与重要度采样_第1张图片

也就是说我们需要在原来的函数那里乘以一个权重来进行修正

李宏毅强化学习视频学习笔记（二）——off-policy与重要度采样_第2张图片

 

 虽然我们可以通过权重修正使得两个期望值相等，但是会发现遵循两个分布分样本方差很大，这就说明我们需要充分采样才可以保证数据的可用性。

结合PG算法的公式，我们可以得到下式

李宏毅强化学习视频学习笔记（二）——off-policy与重要度采样_第3张图片

 由于对于两个策略来说差异不能很大，因此状态s出现的概率差异不是很大，或者也可以理解说s出现的概率不好表示，因此我们去除掉

李宏毅强化学习视频学习笔记（二）——off-policy与重要度采样_第4张图片。

依据公式

我们可以得到梯度更新的函数为

李宏毅强化学习视频学习笔记（二）——off-policy与重要度采样_第5张图片

回到当初的PG算法，梯度是用于策略更新的▽R，我们的目标是需要使得R最大化，因此我们的目标函数可以写成下式： 

李宏毅强化学习视频学习笔记（二）——off-policy与重要度采样_第6张图片

 但是由于θ是不断更新的，我们又需要θ与θ'不要差太多，因此不能无休止地使用θ'需要及时地对两个策略进行调整，这就延申出了PPO

 

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