Oración 1: una clase de estos algoritmos de Aprendizaje por Reforzamiento (RL) son los policy-gradient methods en los cuales la política es tomada como una función diferenciable respecto a un pará- metro θ ∈ Rd y dada una función de rendimiento J : Rd −→ R se busca actualizar el parámetro ya mencionado en dirección del gradiente
Oración 2: ∆θ ∝ ∇θJ(πθ) Claramente, por la falta de un modelo, el gradiente no va a estar disponible de manera directa
Conector: esto es,
Relación: entailment
Género: theses