Policy Gradient简述
占个坑！！！ 简单解释 Policy Gradient需要Actor 网络来实现，通过对动作的输出概率的对数似然值乘上动作的价值评价作为loss去更新policy（动作的概率）。对于动作的价值评价更是多种多样，这些就是PG（Policy Gradient）的核心部分。 注：log的有无区别 加log：增加了非线性 无log：无非线性 详情在这里： 一共涉及6种价值的评估： 1 轨迹中，全部奖励值的
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