reinforce++的核心思想是将ppo中的各种优化技巧整合到经典的强化学习算法reinforce中，以提升其性能和稳定性。 这样REINFORCE++不需要 Critic 从而节省计算资源，又有加持了 PPO

2025年1月3日 · Reinforce++是Reinforce的一种变体，实现了更简单，更稳定，更轻量级的训练。 1. RL背景知识强化学习的情景是智能体和环境的交互，在时刻 t ，智能体从环境处观测到信息 O_t ，收到奖励 R_t ，做出行为 A_t ，相应…

2022年9月12日 · reinforce算法 我们使用智能体网络与环境进行一个回合的交互，同时收集所有的轨迹信息，最后使用一个回合所有的交互信息更新策略网络。 算法如下：

2024年12月2日 · 2. REINFORCE 2.1 策略梯度算法. 由于REINFORCE是最简单的侧率梯度算法，所以这里先介绍策略梯度算法. 强化学习有 3 个组成部分：演员（actor）、环境和奖励函数。显然我们能控制的只有演员，环境和奖励函数是客观存在的。

2023年4月29日 · 策略梯度为解决强化学习问题打开了一扇窗，但是上面的蒙特卡罗策略梯度reinforce算法却并不完美。 由于使用MC采样获取数据，需要等到每一个episode结束才能做算法迭代，那么既然 MC 效率比较慢，那能不能用 TD 呢？

reinforce 算法是策略梯度乃至强化学习的典型代表，智能体根据当前策略直接和环境交互，通过采样得到的轨迹数据直接计算出策略参数的梯度，进而更新当前策略，使其向最大化策略期望回报的目标靠近。

2024年4月14日 · 尽管存在方差大、样本效率低、收敛速度慢等挑战，但随着算法优化技术的进步（如引入baseline、使用控制变量法、引入重要性采样等），REINFORCE及其变种（如REINFORCE with Baseline、Actor-Critic等）将继续在游戏AI、机器人控制、对话系统等领域发挥 …

2024年12月28日 · REINFORCE算法是强化学习（Reinforcement Learning）中的一种重要策略梯度方法，旨在通过直接优化策略来最大化预期的累计奖励。 以下是对REINFORCE算法的简单介绍。

2020年12月24日 · 可以看到第一种形式的reinforce和第二种的reinforce最后进行网络更新时的奖励值都是大小在T到0之间，其中T为该episode的长度。 而第三种形式的reinforce算法均值为0，方差为1。

2017年3月26日 · 最近在看policy gradient algorithm, 其中一种比较经典的算法当属：REINFORCE 算法，已经广泛的应用于各种计算机视觉任务当中。 【REINFORCE 算法原理推导】 【Pytorch 代码实现】