adp中actor网络权重更新推导

ADP（Actor-Critic算法中的Actor）网络是一种用于强化学习的神经网络模型，用于执行动作选择的策略网络。在训练过程中，需要不断更新ADP网络中的权重，以使其能够更好地预测并执行正确的动作。

首先，我们需要定义ADP网络的损失函数。损失函数通常是由两部分组成：一个是策略网络输出的动作概率向量，另一个是该动作的优势函数或者是由Critic网络输出的值函数。这样就可以通过奖惩来调整网络的权重。

然后，我们使用梯度下降法来最小化损失函数。梯度下降法是一种通过不断迭代来更新权重的优化方法。通过计算损失函数对权重的梯度，我们就可以沿着梯度的反方向来更新权重，使得损失函数逐渐减小。

接着，我们使用反向传播算法来计算损失函数对权重的梯度。反向传播算法通过将损失函数从输出层向输入层逐层传播，计算每一层的权重对损失函数的影响，从而得到最终的梯度。

最后，我们根据计算得到的梯度来更新ADP网络中的权重。通过乘上一个学习率来调整梯度的大小，然后将权重按照梯度的方向进行更新。这样就可以不断调整网络的权重，使其更好地适应环境，并且能够更准确地执行动作。

总之，通过损失函数的定义、梯度下降法的运用、反向传播算法的计算和权重的更新，可以对ADP网络中的权重进行有效的更新，从而提高网络的性能和效果。