#REINFORCE

REINFORCE: 정책 그래디언트의 원전 — 보상 × 로그확률의 기울기

확률적 유닛을 가진 신경망에서 Δw = α(r − b)·∂ln g/∂w 형태의 갱신이 기대 보상의 그래디언트를 편향 없이 따라감을 증명한다. baseline의 무편향성, 에피소드 확장, 가우시안 유닛(연속 행동)까지 — 정책 그래디언트와 그 분산 축소 장치들의 수학적 원전.