fix ch4

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@@ -325,7 +325,7 @@ REINFORCE 的伪代码主要看最后四行，先产生一个回合的数据，
 
 ![](img/4.26.png)
 
-* 类似地，policy gradient 预测每一个状态下面应该要输出的这个行动的概率，就是输入状态 $s_t$，然后输出动作的概率，比如 0.02，0.08，0.09。实际上输出给环境的动作是随机选了一个动作，比如说我选了右这个动作，它的 one-hot 向量就是 0，0，1。
+* 类似地，policy gradient 预测每一个状态下面应该要输出的这个行动的概率，就是输入状态 $s_t$，然后输出动作的概率，比如 0.02，0.08，0.9。实际上输出给环境的动作是随机选了一个动作，比如说我选了右这个动作，它的 one-hot 向量就是 0，0，1。
 
 * 我们把神经网络的输出和实际动作带入交叉熵的公式就可以求出输出的概率和实际的动作之间的差距。
 * 但这个实际的动作 $a_t$ 只是我们输出的真实的动作，它并不一定是正确的动作，它不能像手写数字识别一样作为一个正确的标签来去指导神经网络朝着正确的方向去更新，所以我们需要乘以一个奖励回报 $G_t$。这个奖励回报相当于是对这个真实动作 的评价。