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 - **Trajectory：** 一个试验中我们将environment 输出的 $s$ 跟 actor 输出的行为 $a$，把这个 $s$ 跟 $a$ 全部串起来形成的集合，我们称为Trajectory，即 $\text { Trajectory } \tau=\left\{s_{1}, a_{1}, s_{2}, a_{2}, \cdots, s_{t}, a_{t}\right\}$。
 - **Reward function：** 根据在某一个 state 采取的某一个 action 决定说现在这个行为可以得到多少的分数，它是一个 function。也就是给一个 $s_1$，$a_1$，它告诉你得到 $r_1$。给它 $s_2$ ，$a_2$，它告诉你得到 $r_2$。 把所有的 $r$ 都加起来，我们就得到了 $R(\tau)$ ，代表某一个 trajectory $\tau$ 的 reward。
 - **Expected reward：** $\bar{R}_{\theta}=\sum_{\tau} R(\tau) p_{\theta}(\tau)=E_{\tau \sim p_{\theta}(\tau)}[R(\tau)]$。
-- **Reinforce：** 基于策略梯度的强化学习的经典算法，其采用回合更新的模式。
+- **REINFORCE：** 基于策略梯度的强化学习的经典算法，其采用回合更新的模式。
 
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