動(dòng)作控制02：DDPG02【在線/目標(biāo)Actor、在線/目標(biāo)Critic、Replay Buffer、Noise與深度網(wǎng)絡(luò)的完整作用】)
第一章 DDPG整體架構(gòu)與核心思想1.1 DDPG算法簡介深度確定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）是一種用于解決連續(xù)動(dòng)作控制問題（Continuous Control Problem）的經(jīng)典深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。DDPG屬于：Actor-Critic（行動(dòng)者-評價(jià)者）架構(gòu)它同時(shí)學(xué)習(xí)兩個(gè)不同類型的模型：策略模型（Policy Model）負(fù)責(zé)：根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)決定執(zhí)行什么動(dòng)作。對應(yīng)：Actor網(wǎng)絡(luò)（Actor Network）數(shù)學(xué)表示：a=μθ(s)a=\mu_\theta(s)a RL-10-TD算法-ActorCritic04-連續(xù)動(dòng)作控制02：DDPG02【在線/目標(biāo)Actor、在線/目標(biāo)Critic、Replay Buffer、Noise與深度網(wǎng)絡(luò)的完整作用】
第一章 DDPG整體架構(gòu)與核心思想1.1 DDPG算法簡介深度確定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）是一種用于解決連續(xù)動(dòng)作控制問題（Continuous Control Problem）的經(jīng)典深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。DDPG屬于：Actor-Critic（行動(dòng)者-評價(jià)者）架構(gòu)它同時(shí)學(xué)習(xí)兩個(gè)不同類型的模型：策略模型（Policy Model）負(fù)責(zé)：根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)決定執(zhí)行什么動(dòng)作。對應(yīng)：Actor網(wǎng)絡(luò)（Actor Network）數(shù)學(xué)表示：a=μθ(s)a=\mu_\theta(s)a