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关于策略梯度（policy gradient）的理解

关于策略梯度（policy gradient）的理解

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文章目录

    • 关于策略梯度（policy gradient）的理解
  • 前言
    • 什么是策略梯度？
    • 如何将策略参数化？
    • 策略梯度的伪代码
    • 基于策略的强化学习和基于值函数的强化学习之间的优劣？
    • 策略梯度的优化目标？
    • 策略梯度的不足之处
  • 参考文献

前言

本文主要解决关于策略梯度的一些问题，如果大家有好的问题和解答可以在评论区中提出，我们一起讨论和解答，谢谢大家！

什么是策略梯度？

将策略直接参数化，变成一个策略函数，使用梯度下降的方法，来获得使目标函数的值最大的参数。

如何将策略参数化？

基于策略的强化学习是通过神经网络来表示策略函数，输入状态，输出动作的价值，这样就可以用神经网络表示的复杂函数来表示策略。
关于策略梯度（policy gradient）的理解_第1张图片

策略梯度的伪代码

关于策略梯度（policy gradient）的理解_第2张图片

基于策略的强化学习和基于值函数的强化学习之间的优劣？

策略梯度的优化目标？

策略梯度的不足之处

策略梯度最大的不足之处就是步长α的选择，步长α太大则难以收敛到最优解，步长α太小则收敛的速度太慢，在实践中难以选择合适的步长。

参考文献

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