Shawn Hymel 发布了他的强化学习数学系列的第十二部分。本部分侧重于推导策略梯度，阐释梯度上升的机制。该解释演示了当神经网络用于近似策略时，如何应用此方法来优化它们。 AI
影响 解释了强化学习中的一个基本概念，有助于AI从业者理解。
排序理由 教育内容，解释核心机器学习概念。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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Part 12 of my # ReinforcementLearning math series is live! I work through deriving the policy gradient to demonstrate how gradient ascent works, which allows us to optimize neural networks when used to approximate policies. https:// shawnhymel.com/3632/reinforcem ent-learning-par…