- 这是我使用Policy Gradient来解决CartPole-v0任务的一个总结，参考了莫烦博客，Andrej Karpathy博客及其翻译版，建议先看懂Andrej Kapathy的博客中关于Policy Gradient的讲解，再结合莫烦博客里的内容自己实现一遍。
- 我对Policy Gradient的理解及解决CartPole的方式如下：
理解Policy Gradient
- 我认为Policy Gradient是在做这样一件事情：优化遇到状态(state)时的动作(action)选择方式，即Policy。
- 具体到CartPole这个任务中：
- 遇到了一个state(这个state有4个参数，分别表示Cart Position、Cart Velocity、Pole Position和Pole Velocity at Tip，所以用一个4维向量表示一个state:(cp,cv,pp,pv))。
- 我们要根据自己的Policy来对处理state并作出action的选择，我最初的时候对Policy这个概念无法接受，这一步令我非常困惑，但其实所谓的Policy就是state的4个分量(Component)的组合方式，比如，我们将组合方式定位线性组合(Linear Combination)，
