策略梯度是强化学习中的一个重要概念，它通过梯度下降法来优化策略。以下是关于策略梯度的一些基本概念和常用方法。
基本概念
- 策略: 在强化学习中，策略是指决策函数，它将当前状态映射到动作。
- 梯度: 梯度是函数在某一点的切线斜率，用于描述函数在该点的变化趋势。
策略梯度方法
- REINFORCE: REINFORCE 方法直接对策略的期望回报进行梯度上升。
- PPO (Proximal Policy Optimization): PPO 是一种通过限制策略梯度的更新来稳定策略优化的方法。
- A2C (Asynchronous Advantage Actor-Critic): A2C 是一种异步执行和同步优化的方法。
实践案例
要了解策略梯度在实际应用中的使用，可以参考本站提供的 策略梯度实践案例。
相关资源
策略梯度示例图