https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Policy_Gradient_dalam_Pembelajaran_Penguatan 2026-04-22T15:57:40Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Policy_Gradient_dalam_Pembelajaran_Penguatan&diff=13106&oldid=prev 2025-07-30T05:24:34Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Policy Gradient adalah salah satu pendekatan dalam [[pembelajaran penguatan]] yang secara langsung mengoptimasi [[policy]] atau kebijakan agen. Metode ini berbeda dari metode berbasis nilai seperti [[Q-learning]], karena Policy Gradient berfokus pada penyesuaian probabilitas dalam memilih aksi untuk memaksimalkan reward jangka panjang.<br /> <br /> == Cara Kerja Policy Gradient ==<br /> Pendekatan Policy Gradient menggunakan teknik optimisasi, seperti [[stochastic gradient ascent]], untuk memperbarui parameter kebijakan berdasarkan estimasi gradien dari reward total. Algoritma terkenal yang menggunakan pendekatan ini adalah [[REINFORCE]] dan Actor-Critic.<br /> <br /> == Kelebihan Policy Gradient ==<br /> Salah satu keunggulan utama Policy Gradient adalah kemampuannya menangani aksi yang bersifat kontinu dan kebijakan stokastik. Hal ini sangat berguna pada lingkungan yang kompleks, seperti pengendalian robot atau permainan dengan banyak kemungkinan aksi.<br /> <br /> == Tantangan dalam Policy Gradient ==<br /> Meskipun memberikan fleksibilitas, Policy Gradient juga menghadapi tantangan seperti tingginya varian estimasi gradien dan konvergensi yang lambat. Oleh karena itu, banyak penelitian berfokus pada pengurangan varian dan mempercepat pembelajaran.</div>

Budi