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本篇论文讨论了策略梯度方法的函数近问题。首先明确策略梯度的目标函数：最大化策略$\pi$下的累计回报$\rho(\pi)$\[\rho(\pi)=E\left\{\sum_{t文献笔记:PolicyGradientMethodsforReinforcementLearningwithFunctionApproximation-Ruidongch-博客园
版权声明：本文智能单元首发，本人原创翻译，禁止未授权转载。前言：策略梯度（PolicyGradient）类方法是增强学习的重要组成部分。关于策略梯度的讲解，有DavidSilver的增强学习课程视频和他在ICML2016上对…
本篇论文讨论了策略梯度方法的函数近问题。首先明确策略梯度的目标函数：最大化策略$\pi$下的累计回报$\rho(\pi)$\[\rho(\pi)=E\left\{\sum_{t文献笔记:PolicyGradientMethodsforReinforcementLearningwithFunctionApproximation-Ruidongch-博客园
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