【强化学习】策略梯度policy gradient原理

eta为学习率。 R_theta的梯度为什么是R(t^n)grad(p(a_t|s_t,theta)？ 首先，我们来解释下grad(p(a_t|s_t,theta)是怎么来的。先看下面的一个分类问题。 从上可知，分类的损失函数采用交叉熵，最小化交叉熵相当于最大化log(y_i) 再来看为什么要乘上一个R(t^n)。从下面可知，乘上一个R(t^n)，说明回报越大的状态动作对将被训练的次数越多，即对策

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