解释一下policy_loss, value_loss, logits

这三个概念通常出现在深度强化学习领域中的策略优化算法中，比如基于策略梯度方法的算法（如PPO、TRPO等）和基于Actor-Critic方法的算法（如A2C、A3C等）。

- Policy Loss：指的是策略优化算法中的损失函数，用来衡量当前策略与理想策略之间的差距。通常采用交叉熵损失函数来计算，即将当前策略的输出与采样到的动作的概率分布进行比较，使得模型可以向更优的策略方向更新。在基于策略梯度方法中，策略梯度就是Policy Loss的梯度。

- Value Loss：指的是Actor-Critic算法中的损失函数，用来计算优势函数的误差。优势函数是指当前状态的价值函数与当前状态下采取某个动作的价值函数之间的差值，通常作为策略优化的信号。Value Loss就是对优势函数的误差进行平方损失函数计算，以便让模型可以向更准确的价值函数方向更新。

- Logits：指的是神经网络输出层的未经过softmax函数处理的结果。在分类问题中，Logits一般是一个向量，代表了每个类别的得分或概率。在策略优化算法中，Logits也常用来表示模型输出的动作概率分布，由于未经过softmax处理，Logits的值可能为负数或大于1，需要经过softmax函数归一化处理后才能解释为概率分布。在计算Policy Loss时，通常会使用Logits作为模型输出，计算交叉熵损失函数，以便让模型可以向更优的策略方向更新。