Policy Gradient методы
🎯Policy Gradient Methods
Directly learning the policy π(a|s). REINFORCE (Williams 1992) computes the gradient of log-probability times reward. Actor-Critic combines an actor (policy) with a critic (evaluation). A2C/A3C (2016) enables asynchronous learning. PPO (OpenAI 2017) stabilizes training with a clipped objective, used in RLHF for LLMs
Article body and graph labels may still appear in Russian where English translations have not been added yet.
Loading map...
❓Часто задаваемые вопросы
Policy Gradient методы — это тема о правилах, механизмах и практиках в своей области. Она помогает понять, как принимаются решения и к каким последствиям они приводят.