强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体与环境交互来学习最佳行为策略。近年来，结合深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）的策略梯度方法展现出强大的性能，尤其在处理复杂任务时表现突出。本文将聚焦于策略梯度法的实现与改进，详细解析Reinforce算法和Actor-Critic方法。
策略梯度方法的核心思想是直接对策略进行参数化，并通过梯度上升（或下降，取决于优化目标）来更新策略参数，从而最大化期望回报。与值函数方法不同，策略梯度法无需估计状态或动作的值函数，直接优化策略。
Reinforce算法是最基本的策略梯度方法之一，其基本思想是使用蒙特卡洛方法采样完整轨迹来估计梯度，并据此更新策略参数。
策略参数更新的公式为：
θ ← θ + α∇θJ(θ) ≈ α∇θlogπθ(at|st)Rt
其中，α是学习率，πθ是参数为θ的策略，Rt是从时间t开始的累积回报。
Actor-Critic方法是对Reinforce算法的改进，通过引入一个值函数估计器（Critic）来减少方差，提高学习效率。Critic评估当前策略下的状态或动作状态值，Actor则根据Critic的反馈调整策略参数。
常见的Actor-Critic算法包括A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）和A2C（Advantage Actor-Critic）。这些算法通过多个异步或同步的工作线程来并行采样和更新，加速训练过程。
由于策略梯度方法依赖蒙特卡洛采样，梯度估计往往具有高方差，影响学习效率。一种常见的解决方法是使用基线（Baseline），例如从当前状态估计的平均回报，来减少方差。
∇θJ(θ) ≈ ∇θlogπθ(at|st)(Rt - bt)
其中，bt是基线值。
在深度强化学习中，使用目标网络（Target Network）来稳定训练过程。目标网络是策略或值函数估计器的一个延迟副本，用于计算目标值，从而减缓训练过程中的波动。
传统的固定学习率可能导致训练不稳定或收敛速度慢。自适应学习率方法（如Adam优化器）能够动态调整学习率，提高训练效率和稳定性。
基于深度神经网络的策略梯度方法在强化学习中展现出强大的潜力。通过实现Reinforce算法和Actor-Critic方法，并不断进行方差减小、引入目标网络和采用自适应学习率等改进，可以显著提高学习效率与稳定性。未来，随着算法的不断优化和新技术的出现，策略梯度方法将在更多复杂场景中发挥重要作用。