【RL】Vanilla Policy Gradient（VPG）
policy gradient的基本思想，是把总的奖励表示为策略的函数，然后对这个函数做优化。在这一章中，我们将详细地讲解这个函数具体的形式是怎么样的、如何求出策略梯度，理解policy gradient这个算法的基本框架。 关于MDP中动作与状态是否是连续变量，一共有四种不同的组合。其中，状态是有限分类变量的情况是不适合采用神经网络的，所以在这里不予讨论。在本章中，主要要考虑的情况是状态 s s
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