PolicyGradient中不以loss来反向传播的策略梯度方法是怎样的
Policy Gradient中不以loss来反向传播的策略梯度方法是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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目录
1.前言2.核心算法3.Add a Baseline4.总结
1.前言
这次介绍的基于策略梯度的Policy Gradient的算法属实比之前的算法没那么好理解，笔者看完莫烦教程之后还是有许多细节没搞懂，又看了李宏毅教授的DRL Lecture才弄懂，希望能把他讲清楚。
2.核心算法
之前我们所学的DQN，Q-Learning都是通过计算动作得分来决策的，我们是在确定了价值函数的基础上采用某种策略（贪婪-epsilon）的方式去选取价值最大的动作。仔细一想可以得知其实这种方式是间接的，因为还需要通过价值来选取动作。
Policy Gradient就是一种直接的方法，他可以直接输出每种动作的概率进行直接的选择。这里有一点要注意，Policy Gradient没有误差,他不通过误差进行反向传播，它是通过观测信息选出一个行为直接进行反向传播。他利用reward奖励直接对选择行为的可能性进行增强和减弱，好的行为会被增加下一次被选中的概率，不好的行为会被减弱下次被选中的概率。举例如下图所示：输入当前的状态，输出动作的概率分布，选择概率最大的一个action作为执行的操作。
而一个完整的策略τ代表的是一整个回合中，对于每个状态下所采取的的动作所构成的 序列，而每个回合episode中每个动作的回报和等于一个回合的回报值
通过以上可知π在参数为θ情况下时 τ 发生的概率：
我们可以看到概率是拆分为 我们可以控制的（上图的红色部分，与自身actor有关）与 我们不可控制的（上图的黄色部分，来自环境）。
得到概率之后我们就可以根据采样得到的回报值计算出数学期望。
得到奖励的数学期望后我们要做的自然就是max这个奖励的数学期望，如何做呢，就是 Gradient Asent(注意是梯度上升不是梯度下降)这个期望。
这里我们要注意两点：首先R这个奖励期望不需要是可微分的，即使是不可微分也是可以做这个运算。另外这里用到一个技巧，就是公式推导的第二步，大家也可以直接看蓝色框背下来。
后面那项的梯度由于概率中我们只能控制之前我们说过跟actor有关的部分，所以后面那项就可以简化为：
所以最后整个式子就可以化为：
最后化出来的整个式子也十分地好理解，假如在某个state下采取的action最后的Reward为正的，那就增加最后一项的概率，反之如果Reward为负的，那就减少这项的概率。所以在这里，如果reward为正，那就最大化这个好的动作的G概率。
3.Add a Baseline
我们来考虑一种情况，在游戏中可能我们的期望永远是正的，比如一场游戏某个好的动作可以得20分，而不好的动作也能得1分，这样会导致什么样的后果呢，我们可以看上图。
在理想的情况，考虑某个state下有三个动作a,b,c，每一项的概率加起来为1，每一项的weight(R)是不一样的，可能有的大，有的小，乘起来之后经过Normalize，奖励高的自然概率就高了，这也是我们想要的。
在现实中，由于我们采用的是采样的方法，我们只能是采样到部分的action，我们可能只采样到了b和c,没采样到a的，但是由于采样到的b和c概率在上升，没采样到的a只能下降，这样是非常不科学的。
解决的办法就是让期望减掉一个Baseline，让一些不那么好的行为能得到一个负的反馈，也就是让我们的奖励减去一个b，这个b有很多取法，只要能达到目的就行。
优点：
连续的动作空间或高维空间中更加高效。
可以实现随机化策略
某种情况下，价值函数可能比较难以计算，而策略函数容易
缺点：
通常收敛到局部最优而非全局最优
评估一个策略通常低效（这个过程可能慢，但是具有更高的可变性，其中也会出现很多并不有效的尝试，而且方差高）
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