Le renforcement d'apprentissage (RL) utilise des algorithmes de gradient de politique pour optimiser directement la politique d'un agent. Ces algorithmes estiment le gradient de la récompense attendue par rapport aux paramètres de la politique.
Ce guide fournit une explication pratique du théorème du gradient politique, de sa dérivation et d'une mise en œuvre pytorch de l'algorithme de gradient politique.
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