The RL cost function is not differentiable most of the time but the network that computes the output is gradient-based. This is the main difference between supervised learning and reinforcement learning. With the latter, the cost function c is not differentiable. In fact it completely unknown. It just returns an output when inputs are fed to it, like a blackbox. This makes it highly inefficient and is one of the main drawbacks of RL - particularly when the parameter vector is high dimensional (which implies a huge solution space to search in, making it hard to find where to move).
La fonction de coût en RL n’est pas différenciable la plupart du temps, mais le réseau qui calcule la sortie est basé sur un gradient. C’est la principale différence entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage par renforcement. Dans ce dernier cas, la fonction de coût c n’est pas différenciable. En fait, elle est totalement inconnue. Elle renvoie simplement une sortie lorsque des entrées lui sont fournies, comme une boîte noire. Cela la rend très inefficace et constitue l’un des principaux inconvénients du RL. En particulier lorsque le vecteur de paramètres est à haute dimension (ce qui implique un énorme espace de solution à rechercher, rendant difficile de trouver où se déplacer).