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给出RL——Policy Gradient的解释和资料

时间: 2023-11-06 07:08:43 浏览: 128

强化学习中的策略梯度（policy gradient）是一种基于优化策略的方法，它直接对策略进行优化，而不是先估计值函数，再通过值函数来优化策略。策略梯度方法可以解决连续动作空间的问题，并且可以处理高维状态空间的问题。策略梯度方法的主要思想是通过梯度上升来优化策略，即不断地调整策略参数，使得策略获得更高的奖励。这个过程可以通过计算策略在当前状态下采取各个动作的概率，然后根据奖励函数来更新策略参数。策略梯度方法的优点是可以处理连续动作空间和高维状态空间的问题，并且可以处理非凸、非线性的问题。但是，策略梯度方法的缺点是收敛速度慢，容易陷入局部最优解。以下是一些关于RL-Policy Gradient的资料： 1. Reinforcement Learning: An Introduction（强化学习：导论）书籍中关于Policy Gradient的章节：https://web.stanford.edu/class/psych209/Readings/SuttonBartoIPRLBook2ndEd.pdf 2. Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation论文：https://papers.nips.cc/paper/1713-policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation.pdf 3. Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels论文：https://arxiv.org/pdf/1312.5602.pdf 4. Policy Gradient Methods for Robotics论文：https://arxiv.org/pdf/1709.06009.pdf 5. RL-Adventure-2：Policy Gradient Algorithms Pytorch实现的代码：https://github.com/higgsfield/RL-Adventure-2 6. Policy Gradient Algorithms笔记：https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html

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