Reinforcement Learning：Policy Gradient

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#强化学习 #actor #critic #UCL

本文深入探讨了强化学习中的Policy Gradient方法，包括Finite Difference Policy Gradient和Monte-Carlo Policy Gradient。Policy-based RL因其在高维和连续动作空间的优势而受到关注，但也存在陷入局部最优的问题。Actor-Critic策略通过结合value-based和policy-based，降低了方差并提高了效率，其核心在于利用critic估计action-value函数，指导actor的参数更新。

Introduction

上一节说的是value function approximation，使用的是函数拟合。这一节说的就是采用概率的方法来表示：这一节主要是讲model-free的方法。
这里写图片描述

RL有value-base，policy-based，以及把两者进行结合的actor-aritic的方法。

使用policy-based RL的好处在于：更容易收敛；在高维和连续动作空间更有效；可以进行stochastic学习。坏处在于它容易陷入局部最优并且evaluate比较低效。

对于上面的policy进行evaluate，那么就把整个action到state的value都加起来取平均值：（这里的d就是Markov链分布）
这里写图片描述

基于policy的RL就是要最大化J( θ )。有些方法如Hill Climbing，Simplex（Amoeba，Nelder Mead），Genetic Algorithms不使用gradient，但是又有比如Gradient Descent，Conjugate gradient，Quasi-Newton使用gradient descent。

Finite Difference Policy Gradient

思路就是对J( <

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