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# Policy Gradient
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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](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter4/chapter4)。
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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](https://blog.csdn.net/JohnJim0/article/details/110230703)
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## 伪代码
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结合REINFORCE原理，其伪代码如下：
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<img src="assets/image-20211016004808604.png" alt="image-20211016004808604" style="zoom:50%;" />
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https://pytorch.org/docs/stable/distributions.html
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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。
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## 实现
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## 参考
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[REINFORCE和Reparameterization Trick](https://blog.csdn.net/JohnJim0/article/details/110230703)
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[Policy Gradient paper](https://papers.nips.cc/paper/1713-policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation.pdf)
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[REINFORCE](https://towardsdatascience.com/policy-gradient-methods-104c783251e0) |