Policy Gradient and Q-learning

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RL两大类算法的本质区别？（Policy Gradient 和 Q-learning)

Q-learning 是一种基于值函数估计的强化学习方法，Policy Gradient是一种策略搜索强化学习方法。两者是求解强化学习问题的不同方法，如果熟悉监督学习，前者可类比Naive Bayes——通过估计后验概率来得到预测，后者可类比SVM——不估计后验概率而直接优化学习目标。

回答问题：

1. 这两种方法的本质上是否是一样的（解空间是否相等）？比如说如果可以收敛到最优解，那么对于同一个问题它们一定会收敛到一样的情况？

两者是不同的求解方法，而解空间（策略空间）不是由求解方法确定的，而是由策略模型确定的。两者可以使用相同的模型，例如相同大小的神经网络，这时它们的解空间是一样的。
Q-learning在离散状态空间中理论上可以收敛到最优策略，但收敛速度可能极慢。在使用函数逼近后（例如使用神经网络策略模型）则不一定。Policy Gradient由于使用梯度方法求解非凸目标，只能收敛到不动点，不能证明收敛到最优策略。

2. 在Karpathy的blog中提到说更多的人更倾向于Policy Gradient，那么它们两种方法之间一些更细节的区别是什么呢？

基于值函数的方法（Q-learning, SARSA等等经典强化学习研究的大部分算法）存在策略退化问题，即值函数估计已经很准确了，但通过值函数得到的策略仍然不是最优。这一现象类似于监督学习中通过后验概率来分类，后验概率估计的精度很高，但得到的分类仍然可能是错的，例如真实正类后验概率为 0.501，如果估计为0.9，虽然差别有0.3，如果估计为0.499，虽然差别只有0.002，但分类确是错的。
尤其是当强化学习使用值函数近似时，策略退化现象非常常见。可见 Tutorial on Reinforcement Learning slides中的例子。
Policy Gradient不会出现策略退化现象，其目标表达更直接，求解方法更现代，还能够直接求解stochastic policy等等优点更加实用。

（3. 有人愿意再对比一下action-critic就更好了(:

Actor-Critic 就是在求解策略的同时用值函数进行辅助，用估计的值函数替代采样的reward，提高样本利用率。
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作者：ForABiggerWorld
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/zjucor/article/details/79200630
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