文档摘要

4.2 基于策略的DRL：REINFORCE、PG (Policy Gradient) 在本章中，我们将聚焦于基于策略的DRL的核心思想与代表算法：REINFORCE和策略梯度（Policy Gradient, PG）。我们将一起探索它们如何直接优化智能体的行为策略，让智能体在未知环境中自主学习、适应并最终达到目标。准备好了吗？让我们一同踏上这段充满挑战与机遇的旅程吧！ 4. 会员。《4.2 基于策略的DRL：REINFORCE、PG (Policy Gradient)》收录于灏天文库文集《强化学习与智能体训练：从 Q-Learning 到深度强化学习》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。

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