Understanding Reinforcement Learning with Neural Networks Part 2: Why Backpropagation Is Not Enough

Este artículo, parte de una serie, explica por qué la retropropagación estándar es insuficiente para ciertos escenarios de aprendizaje por refuerzo. Destaca la necesidad de gradientes de política al demostrar cómo el cálculo de errores y la aplicación de derivados difieren del entrenamiento tradicional de redes neuronales.