DRL（六）——高级策略梯度

最新推荐文章于 2024-10-28 03:39:22 发布
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分类专栏： DRL
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41796745/article/details/106043162
本文深入探讨了强化学习中PolicyGradient的概念，解析其数学基础，包括horizon的定义与计算，及如何利用泰勒级数和拉格朗日进行复杂的推导过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这一讲主要在讲policy gradient，

注意，教授经常提到的horizon，就是11−γ1\over1-\gamma1−γ1​ ， 就是∑tγt  (t starts from 0)\sum_t\gamma^t~~(t~starts~from~0)∑t​γt  (t starts from 0)，这个求和的结果是11−γ1\over1-\gamma1−γ1​ 。（我还不是很明白这个是在干嘛……）

说句实话好了，这一讲整个我就处于懵逼状态了，什么玩意啊，一直在推导推导，我的个天，怎么这里也有泰勒级数还有拉格朗日，简直是所有的噩梦全都袭来了啊。

最后的review保存一下好了
在这里插入图片描述

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