REINFORCE adalah salah satu algoritma paling dasar dalam keluarga Policy Gradient yang banyak digunakan dalam pembelajaran penguatan. Algoritma ini memperbarui parameter kebijakan berdasarkan reward total yang diperoleh dari satu episode penuh.
Cara Kerja REINFORCE
Pada setiap akhir episode, REINFORCE menghitung gradien dari log-likelihood aksi yang diambil, dikalikan dengan reward total yang diterima. Proses ini diulang untuk setiap episode guna memperbaiki kebijakan secara bertahap.
Kelebihan dan Kekurangan
Kelebihan REINFORCE adalah kesederhanaannya dan kemampuannya menangani aksi yang bersifat stokastik. Namun, algoritma ini terkenal memiliki varian yang tinggi dalam estimasi gradien, sehingga konvergensinya bisa lambat.
Pengembangan Lanjutan
Untuk mengatasi kelemahan REINFORCE, banyak penelitian mengembangkan metode lanjutan seperti Actor-Critic atau aplikasi teknik pengurangan varian. Algoritma-algoritma ini bertujuan untuk mempercepat dan menstabilkan proses pembelajaran.