強化学習の政策勾配定理の導出過程についてお聞きしてもよろしいでしょうか？

強化学習のポリシー勾配定理の導出プロセスは、マルコフ決定プロセス (MDP) と確率理論に基づいています。その導出ステップは次のとおりです: 1) 状態空間 S、行動空間 A、割引係数 γ および報酬関数 R を定義する; 2) 状態値関数 V(s) を構築する; 3) 状態値関数 V(s) の期待値を解く); 4) 政策関数 π(s) を構築する; 5) 政策関数 π(s) の期待値を解く; 6) 政策勾配定理を推定する。