DRL（三）——Policy Gradient
这个策略梯度相关的知识我在 David Silver 的强化学习课程里学习过了已经，再看一遍这个伯克利的，好像还挺重要，marshal学长说的。 推导过程 这个过程也大致看过 首先是使用了一个log函数的性质，见上图，然后就可以转化的简单一点 然后就可以进行下面这样 然后，如果跟maximum likelihood 相比较，就会发现这个策略梯度的变化的值，相比起来每一项都多乘了获得的reward，
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