目录
- 深入理解 REINFORCE 算法及其 Python 实现
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- 第一部分：REINFORCE算法概述与理论背景
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- 1.1 什么是REINFORCE算法？
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- 核心思想
- 1.2 应用场景
- 1.3 算法框架
- 第二部分：REINFORCE算法的核心数学推导
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- 2.1 优化目标
- 2.2 策略梯度
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- 梯度更新公式：
- 2.3 回报估计
- 2.4 优化细节
- 第三部分：Python实现：REINFORCE算法的基本框架
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- 3.1 代码实现
- 第四部分：案例分析与优化设计
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- 4.1 动态推荐系统
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- 场景描述
- 代码实现
- 第五部分：设计模式的应用与案例延展
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- 5.1 策略模式的应用
- 5.2 工厂模式的应用
- 5.3 案例延展
- 总结
深入理解 REINFORCE 算法及其 Python 实现
第一部分：REINFORCE算法概述与理论背景
1.1 什么是REINFORCE算法？
REINFORCE 是一种基于策略梯度的强化学习算法，属于经典的策略优化方法。与Q学习等值函数方法不同，REINFORCE直接优化策略函数，从而学习到一个能够最大化预期奖励的策略。
核心思想
- 使用参数化策略 π θ ( a ∣ s ) \pi_\theta(a | s)