DRL（三）——Policy Gradient
這個策略梯度相關的知識我在 David Silver 的強化學習課程裏學習過了已經，再看一遍這個伯克利的，好像還挺重要，marshal學長說的。 推導過程 這個過程也大致看過 首先是使用了一個log函數的性質，見上圖，然後就可以轉化的簡單一點 然後就可以進行下面這樣 然後，如果跟maximum likelihood 相比較，就會發現這個策略梯度的變化的值，相比起來每一項都多乘了獲得的reward，
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