策略梯度方法与基于神经网络的动作价值方法之间有什么区别？

回答：

我们需要区分“动作选择”和“动作价值估计”。

动作价值（用Q(s, a)表示）的估计涉及到计算特定状态s下特定动作a的某种“分数”（通常称为“预期未来奖励”）。我们只是估计这个值Q(s, a)，但我们仍然不知道我们将采取什么动作。

然后，有一个动作选择过程，它是一个函数f，基于某些信息，返回我们执行的动作。

被称为动作价值方法的广泛类别属于“动作选择”方法，当给定动作价值估计（分数）Q时，它们会给我们一个要执行的动作。这类方法的一个例子是epsilon-greedy方法。该方法以1 - epsilon的概率选择具有最高动作价值分数的动作，并以epsilon的概率（通常是一个较小的数字）随机选择一个动作。我们利用的唯一信息是Q分数。

策略梯度方法执行动作选择。我们提供给f的信息是当前状态s和一些参数theta：f(s, theta)。我们可以想象这些参数theta是神经网络的权重。因此，在实践中，我们会将神经网络的权重设置为theta的值，将状态s作为输入输入网络，并获得动作a作为输出。这只是策略梯度方法可能是什么样子的一个例子。我们不需要任何状态价值或动作价值估计来获得策略。此外，函数f必须是可微的。

演员-评论者方法也执行动作选择。与策略梯度方法的区别在于，函数f还接受动作价值估计，即Q，作为输入：f(s, theta, Q)。我们需要动作价值估计来获得动作。

您可以在Sutton和Barto的《强化学习：引论》一书的第13章：策略梯度方法中阅读更多关于这些差异的信息。