强化学习策略梯度算法

答案: 强化学习中的策略梯度算法是一种基于策略函数建模的方法，通过最大化累计奖励的期望值来优化策略。与基于价值的方法不同，策略梯度算法没有实际的损失函数，而是使用梯度上升算法来计算累计奖励的期望值。这种算法的优势在于它的简易性，它可以直接处理问题，而不需要存储额外的动作值数据。此外，策略梯度方法非常适合处理连续动作空间的问题。在策略梯度方法中，可以使用REINFORCE算法来进行训练，它是一种蒙特卡洛策略梯度算法。该算法通过采样轨迹并使用梯度上升来更新策略参数，从而最大化累计奖励的期望值。可以通过添加基线来改进REINFORCE算法的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [强化学习（九）- 策略梯度方法 - 梯度上升，黑箱优化，REINFORCE算法及CartPole实例](https://blog.csdn.net/qq_37266917/article/details/109855244)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【强化学习】策略梯度（Policy Gradient）](https://blog.csdn.net/Judy18/article/details/121343200)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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