这里从第二步到第三步是怎么推导的？G(\tau_{0:t}) 怎么消失了？
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- 2018-04-02 10:13强化学习是一种人工智能领域的学习方法，它让智能体通过与环境的交互来优化其行为策略，以最大化长期奖励。策略梯度是强化学习中的一种算法，主要用于优化策略参数，即智能体选择行动的概率分布。本篇文章将深入探讨...
- 2023-12-14 16:41人工智能-项目实践-强化学习-用基于策略梯度得强化学习方法训练AI玩王者荣耀 一、这个项目由我之前的AI玩王者荣耀 项目发展而来。 较之前的项目有进步，也更加复杂。用了强化学习的训练方法，并增加了一个判断回报...
- 2025-08-21 15:26一条大海豹的博客 策略梯度算法通过直接优化策略来最大化期望回报，核心是对目标函数求梯度进行参数更新。REINFORCE是最基础的蒙特卡洛策略梯度算法，利用轨迹采样估计梯度。相比值函数方法（如Q-learning），策略梯度更适合连续动作...
- 2024-11-04 17:10Mocode的博客 基于策略的强化学习方法通过计算动作分布进行动作选择。策略梯度算法（policy gradient，PG）是经典的基于策略的强化学习方法，本文对策略梯度算法进行介绍。
- 2024-10-08 19:35本文介绍了一种利用PyTorch实现强化学习策略梯度的方法。首先讲述了如何配置强化学习所需的Python环境以及安装必备库（如torch、gym和matplotlib）。接下来详述了PyTorch的基础知识点——重要的概念及其应用案例...
- 2025-09-03 15:27文件内容丰富，涵盖了强化学习策略梯度方法的多个方面，包括但不限于算法理论基础、算法应用、问题解决策略以及与其他AI领域的交叉点，如深度学习、自然语言处理等。通过这些知识的梳理，读者可以构建起对强化学习...
- 2024-02-21 17:49u小鬼的博客 这个公式是策略梯度定理的表述，它表明一个策略的性能梯度（即优化目标函数。通过梯度上升算法，我们可以改善策略，使得在高价值。加上折扣后的未来奖励的期望值。下采取的动作更加频繁，从而提高整体策略的期望...
- 2024-12-09 10:26百态老人的博客 在强化学习中，梯度通常指的是策略梯度（Policy Gradient），这是一种用于优化智能体策略的方法。策略梯度的核心思想是通过计算策略的梯度来更新策略参数，以提高累积奖励。策略梯度方法直接优化策略函数，而不是像...
- 2025-11-02 17:25自信的小螺丝钉的博客 本文介绍了基于策略的强化学习方法中的策略梯度法(PG)。与基于值函数的方法不同，PG直接优化参数化策略πθ(a|s)，通过梯度上升最大化期望累积奖励J(θ)。策略梯度定理表明，J(θ)的梯度可表示为轨迹回报与动作对数...
- 2025-09-03 15:27在强化学习领域，策略梯度方差缩减（SGVR）是一个关键问题，特别是在2025年，随着深度学习和大模型AI人工智能的发展，解决梯度方差问题变得尤为重要。SGVR的目标是减少在策略优化过程中出现的高方差梯度估计，从而...
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