Policy-based Approach(基于策略的方法)

step 1:Neural Network as Actor

step 2:goodness of function(训练一些Actor)

是一个序列，包含T个状态s、行为a、奖励s。代表某一次的开始到结束的过程。

是一个奖励和。

是某一设定好的参数获得的总平均奖励

 用策略去玩N次游戏获得N个，则从概率中进行采样。

 step 3:pick the best function(找到最好的一个Actor)

 方法：Gradient Ascent

即最大化，用Gradient Ascent方法寻找使最大的

添加偏置

这里的有可能总是正数，加上一个偏置b即可。

如果相减还是得到一个正数则可以提高该行为的概率，否则降低该行为的概率

Policy-based Approach(基于策略的方法)

原文：https://www.cnblogs.com/phonard/p/12378148.html