深度强化学习-策略梯度及PPO算法-笔记（四）

策略梯度Policy Gradient

基础知识

• actor：做的事情就是去操控游戏的摇杆， 比如说向左、向右、开火等。（操作policy gradient要学习的对象, 是我们可以控制的部分）

• environment：游戏的主机， 负责控制游戏的画面负责控制说，怪物要怎么移动， 你现在要看到什么画面等等。（给定的，无法控制）

• reward function：是当你做什么事情，发生什么状况的时候，你可以得到多少分数， 比如说杀一只怪兽得到 20 分等等。（无法控制）

• policy：是给一个外界的输入，然后它会输出 actor 现在应该要执行的行为。policy 一般写成π

• Policy of actor π：假设你是用 deep learning 的技术来做reinforcement learning 的话，policy 就是一个 network。Network 里面就有一堆参数， 我们用 θ 来代表 π 的参数。 Network 的 input 就是现在 machine 看到的东西，Output 的就是机器要采取什么样的行为。
  

• episode（回合）：一场游戏就叫做一个episode或者trial（试验），是指游戏从开始到结束的一个完整的回合。
  

• R （return回报）：把这个游戏里面，所有得到的 reward 都总合起来，就是 total reward，用 R 表示。

• actor的目标：maximize 它可以得到的 reward

• Trajectory：一个episode里，我们把environment输出的s和actor输出的a全部串联起来，叫做一个trajectory。
  

• trajectory 发生的概率：

• 假设现在给定了 actor 的参数θ，根据这个参数可以计算某一个trajectory 发生的概率：
  
  这个概率取决于两个部分：

1. environment 的行为 ：environment 的 function 它内部的参数或内部的规则长什么样子。p(s_t+1 | s_t, a_t)这一项代表的是 environment，这一
   项通常是无法控制的，因为这个环境是别人写好的。
2. agent 的行为：我们能控制的是p_θ( a