【机器学习】机器学习的基本分类-强化学习-REINFORCE 算法

最新推荐文章于 2025-04-19 22:51:20 发布

IT古董

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分类专栏：人工智能机器学习文章标签：机器学习算法分类

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REINFORCE 算法

REINFORCE 是一种基于策略梯度的强化学习算法，直接通过采样环境中的轨迹来优化策略。它是策略梯度方法的基础实现，具有简单直观的优点。

核心思想

目标函数
- 最大化策略的期望回报：
  
  $J(\theta) = \mathbb{E}_{\pi_\theta} \left[ \sum_{t=0}^T \gamma^t R_t \right]$
- 通过优化策略参数 θ，使累积回报 J(θ) 最大化。
策略梯度定理
- 策略梯度为：
  
  $\nabla_\theta J(\theta) = \mathbb{E}_{\pi_\theta} \left[ \nabla_\theta \log \pi_\theta(a_t | s_t) \cdot G_t \right]$
- 其中 $G_t = \sum_{k=t}^T \gamma^{k-t} R_k$ 是从时间步 t 开始的累积回报。
梯度估计
- 使用采样方法估计梯度：

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