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第七讲 策略梯度（Policy Gradient） - 知乎 (zhihu.com)
策略梯度（Policy Gradient）在强化学习中的地位
策略梯度（Policy Gradient）方法在强化学习中具有重要的地位。它是一类基于梯度优化的策略搜索算法，用于直接优化策略函数，从而实现智能体的学习和决策过程。
策略梯度方法的地位和重要性主要体现在以下几个方面：
直接优化策略：与传统的值函数方法（如Q-learning）不同，策略梯度方法直接优化策略函数，而不是通过间接地估计值函数来推导策略。这种直接优化策略的方法可以更加灵活地处理连续动作空间和高维状态空间的问题。
可处理连续动作空间：策略梯度方法在处理连续动作空间的问题上具有优势。它可以通过参数化策略函数，使用梯度方法直接对参数进行优化，从而生成连续的动作输出。
适用于高维状态空间：策略梯度方法还可以处理高维状态空间的问题。通过将策略函数与神经网络相结合，可以对复杂的状态进行非线性映射，从而实现智能体在高维状态空间中的学习和决策。
支持多样化的策略表达：策略梯度方法可以灵活地处理各种类型的策略表达形式。通过选择不同的参数化策略函数，可以实现不同的策略表达形式，如高斯策略、二项式策略、混合策略等。
强化信号的直接利用：策略梯度方法直接利用强化信号进行优化，因此可以有效地处理稀疏奖励和延迟奖励的问题。它可以通过采样轨迹并计算奖励的梯度来更新策略，从而实现更好的学习效果。
总之，策略梯度方法在强化学习中的地位非常重要。它通过直接优化策略函数，适应了连续动作空间和高维状态空间的问题，同时能够支持多样化的策略表达形式和直接利用强化信号进行优化，为解决复杂的强化学习任务提供了有效的方法和工具。