我一直在尝试解决OpenAI的MountainCarContinuous-v0环境，但一直没有进展。

独自尝试了几周后，我现在只是想理解别人的代码。这是那个人用来解决环境的链接。具体来说，我需要帮助理解损失函数。

在GitHub上的代码中，损失函数是这样写的：

self.norm_dist = tf.contrib.distributions.Normal(self.mu, self.sigma)self.loss = -tf.log(self.norm_dist.prob(self.action_train) + 1e-5) * self.advantage_train - self.lamb * self.norm_dist.entropy()

这个损失函数在做什么？如果你能用简单的语言描述一下，将对我非常有帮助。

回答：

第一步，定义了一个正态分布，使用均值和方差。接下来，定义了损失函数，大致为-A*log(p(a)) + \lambda * 熵，其中A是优势，p(a)是从正态分布中抽样的动作的概率，最后在损失函数中加入了分布的熵。