[译] 深度强化学习入门(三):策略优化入门
2026年9月28日
OpenAI Spinning Up 教程第三部分的全文翻译:推导最简单的策略梯度、log-derivative trick、EGLP 引理、reward-to-go 与基线,配 PyTorch 示例代码。
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OpenAI Spinning Up 教程第三部分的全文翻译:推导最简单的策略梯度、log-derivative trick、EGLP 引理、reward-to-go 与基线,配 PyTorch 示例代码。
OpenAI Spinning Up 第二部分的全文翻译:无模型与基于模型的 RL、策略优化与 Q-learning 的取舍,以及规划、专家迭代和经验增强等方法。
OpenAI Spinning Up 教程第一部分的全文翻译:智能体与环境、状态与观测、动作空间、策略、轨迹、奖励与回报、价值函数、贝尔曼方程、优势函数,附 MDP 形式化。
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