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 = \mathbb{E}_ {s_{0:t},a_{0:(t-1)}} [b(s_t) \cdot 0] = 0。
 $$
 
-如上所述，如果对策略不做任何假设，那么基准不能是动作的函数，因为上述证明需要提出 $b(s_t)$。如果我们对策略做出一些假设，那么例外情况就出现了，[3] 提供了依赖于动作的基准的例子。
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+如上所述，如果对策略不做任何假设，那么基准不能是动作的函数，因为上述证明需要提出 $b(s_t)$。如果我们对策略做出一些假设，那么例外情况就出现了，参见 [3] 了解与动作相关的基准的例子。
+
+一个常用的基准是值函数 $V^{\pi_{\theta}}(s)$。因为回报估计了状态-动作值函数 $Q^{\pi_{\theta}}(s,a)$，通过减去这个基准，我们实际上是在计算优势 $A^{\pi_{\theta}}(s,a)=Q^{\pi_{\theta}}(s,a)-V^{\pi_{\theta}}(s)$。在实现方面，这意味着训练一个单独的值函数 $V_{\phi}(s)$。
+
+另一方面，我们可以训练另一个状态-动作值函数 $Q_{\omega}(s,a)$ 来逼近策略梯度，而不是使用环境返回的实际回报来估计 $Q^{\pi_{\theta}}(s,a)$。这一方法被称为 $actor-critic$，这里 $Q_{\omega}$ 为 $critic$。本质上，$critic$ 做策略评估，$actor$ 做策略改进。
+
+那么为了最小化方差，最优的基准是什么？事实上，最优的基准为按梯度平方加权的期望奖励，如下所示。
+$$
+Var[X] = \mathbb{E}[X^2] - \mathbb{E}[X]^2，
+$$
+
+$$
+\nabla_{\theta}J(\theta) = \mathbb{E}_ {\tau\sim\pi_{\theta}(\tau)} [\nabla_{\theta} \log \pi_{\theta}(\tau)(r(\tau)-b)]，
+$$
+
+$$
+Var = \mathbb{E}_ {\tau\sim\pi_{\theta}(\tau)}[(\nabla_{\theta} \log \pi_{\theta}(\tau)(r(\tau)-b))^2] - (\mathbb{E}_ {\tau\sim\pi_{\theta}(\tau)}[\nabla_{\theta} \log \pi_{\theta}(\tau)(r(\tau)-b)])^2
+$$
+
+$$
+= \mathbb{E}_ {\tau\sim\pi_{\theta}(\tau)}[(\nabla_{\theta} \log \pi_{\theta}(\tau)(r(\tau)-b))^2] - (\mathbb{E}_ {\tau\sim\pi_{\theta}(\tau)}[\nabla_{\theta} \log \pi_{\theta}(\tau)r(\tau)])^2。
+$$
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