Policy Gradient 是一种深度强化学习算法，它通过直接优化策略来学习决策过程。本教程将介绍 Policy Gradient 的基本概念、原理以及实现方法。

基本概念

  • 策略（Policy）：策略是决策的函数，它决定了在给定状态下应该采取什么行动。
  • 梯度（Gradient）：梯度是函数在某一点的切线斜率，用于指导算法如何调整参数以优化目标函数。

原理

Policy Gradient 的核心思想是直接优化策略，而不是通过值函数来间接优化。具体来说，它通过最大化预期奖励来更新策略参数。

实现方法

以下是 Policy Gradient 的基本实现步骤：

  1. 初始化策略参数。
  2. 在环境中进行模拟，收集数据。
  3. 使用收集到的数据计算策略梯度。
  4. 更新策略参数。
  5. 重复步骤 2-4，直到策略收敛。

示例代码

# 这里可以插入 Policy Gradient 的示例代码

扩展阅读

如果你对 Policy Gradient 感兴趣，可以阅读以下文章：

Policy Gradient 算法流程图

希望这个教程能帮助你更好地理解 Policy Gradient 算法。如果你有任何疑问，欢迎在评论区留言。