어떤 함수 f(x)와 확률분포 p(x l세타)가 있을때 f(x)의 기댓값의 gradient를 구하는 문제인데요.이미지에서 동그라미 친 부분이 이해가 가지않습니다세타가 달라지면, 확률분포 p(x l세타)가 달라지고, f(x)도 결국 달라질텐데 왜 미분하면 0인가요?
책이름좀
수학책은 아니고요, 단단한 심층강화학습 책에서policy gradient에 대한 내용입니다
찍먹하고 말해보는건데 x는 theta와 상관없는 결정론적 변수며 확률변수라고 봤을 때 p(x|t)의 분포를 따른다고 가정한거. 그러니 구배가 0
x가 결정론적 변수인데 확률분포는 p(x|theta)는 따른다란 가정이 수학에서 흔히 가능한건가요? 제가 그런쪽을 아예 몰라서 관련된 키워드라도 아시는게 있으시면 알려주시면 감사하겠습니다
law of the unconscious statistician 정도밖에 비슷한걸 모르겠음
넵 감사합니다!