强化学习笔记3---policy gradient基本概念
本文章为学习李宏毅老师视频的学习笔记，视频链接
调整theta，就可以调整选择trajectory的概率
只能求出该路径奖励的期望值，方法是穷举所有路径并将奖励值加和
这么复杂的推导，咱们就是说瞟一眼就可以了，就是求reward的梯度
theta更新过程，
η
eta
η 是学习率
sample的概念。
R
(
τ
n
)
R( au ^n)
R(τn) 是整场游戏采取
a
a
a的奖励
为了增加sample的正确率，可以将某些reward改为负。增添加baseline来实现，即
b
b
b。最简单的方式即
b
=
E
(
R
(
τ
)
)
b=E(R( au))
b=E(R(τ))
讲到45:48然后没听了，有缘再见家人们