📚 强化学习(五) 🎯 策略梯度及Reinforce算法

在强化学习的探索中，策略梯度方法是一种强大的工具，它直接优化策略函数以最大化期望奖励。与价值迭代不同，策略梯度通过调整参数来改善行为选择，使智能体能够更高效地学习环境规则。

核心概念在于利用梯度上升法更新策略参数，即：

$$ \theta_{t+1} = \theta_t + \alpha \nabla_\theta J(\theta) $$

其中，$\nabla_\theta J(\theta)$ 表示策略性能对参数的梯度。然而，由于采样噪声的存在，实际应用中常采用REINFORCE算法进行估计。REINFORCE通过计算每个动作的回报折扣值，构建策略梯度的无偏估计，从而指导模型改进。

尽管如此，REINFORCE也面临高方差问题，这可能减缓收敛速度。为解决这一挑战，后续研究引入了基线函数和Actor-Critic框架等优化手段。总的来说，策略梯度与REINFORCE算法是通往智能决策的重要桥梁，它们让机器学会像人类一样灵活应对复杂任务！💪✨

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