上次提到了在深度强化中的几个概念，现在来看一看他们的关系：
环境——>状态1——>行为1——>环境——>状态2——>行为2等等
以一个游戏的强化学习过程为例：
所有状态和行为组成的序列被称为trajectory（轨迹）
某种轨迹出现的概率为
奖励R：
下面要求R的梯度
policy gradient：
迭代公式为
具体的步骤是
计算时，需要最小化
因此，在tf或torch中，求上式的梯度并乘以权重（R），并加到这个式子里不断迭代（牛顿法）
tip1: 为了不让R全都为正（避免有的情况没能采样到而使其权重变很低），会在R的基础上减掉一个值
以便让权重有正有负。这里一般取多个序列得出的R的平均值（近似于其期望）作为b
**tip2:**assign suitable credit:一个序列的得分R高的时候并不意味着里面所有的action都是好的，而上面的计算则是序列的所有action都乘相同的weight，在sample次数不够多的情况下容易对action产生无解，为了区分一个序列中不同action的好坏，让他们分别与不同的权重相乘。
上面替换原来R的意思是认为某一个action之后所有得分都应该与这个action有关的，所以对那些分数加权求和，离这个action越近的分数权重越大