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Policy Gradient

Policy-based方法是强化学习中与Value-based(比如Q-learning)相对的方法，其目的是对策略本身进行梯度下降，相关基础知识参考Datawhale-Policy Gradient。 其中REINFORCE是一个最基本的Policy Gradient方法，主要解决策略梯度无法直接计算的问题，具体原理参考CSDN-REINFORCE和Reparameterization Trick

伪代码

结合REINFORCE原理，其伪代码如下：

https://pytorch.org/docs/stable/distributions.html

加负号的原因是，在公式中应该是实现的梯度上升算法，而loss一般使用随机梯度下降的，所以加个负号保持一致性。

实现

参考

REINFORCE和Reparameterization Trick

Policy Gradient paper

REINFORCE