【强化学习】策略梯度policy gradient原理

最新推荐文章于 2025-07-04 11:24:22 发布
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本文解析了R_theta的梯度为何等于R(t^n)乘以p(a_t|s_t,theta)的概率梯度。通过交叉熵损失函数解释了这一公式背后的逻辑，并讨论了如何通过这种方式使得回报高的状态动作对被更多训练。

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eta为学习率。

R_theta的梯度为什么是R(t^n)grad(p(a_t|s_t,theta)？

首先，我们来解释下grad(p(a_t|s_t,theta)是怎么来的。先看下面的一个分类问题。


从上可知，分类的损失函数采用交叉熵，最小化交叉熵相当于最大化log(y_i)

再来看为什么要乘上一个R(t^n)。从下面可知，乘上一个R(t^n)，说明回报越大的状态动作对将被训练的次数越多，即对策略theta的影响更多。


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