PPDG和DQN与PG

PPDG和DQN是两种深度强化学习算法，而PG是另一种传统的强化学习算法。其中，PPDG全称为Proximal Policy Gradient，是一种基于策略梯度算法的改进版本，其主要特点是在更新策略时增加了一个正则项来限制策略变化量，以避免算法发散。DQN全称为Deep Q-Network，它将Q-learning算法与深度神经网络相结合，通过使用深度神经网络来近似Q函数，从而实现对高维状态空间的处理。而PG全称为Policy Gradient，是一种基于策略梯度的强化学习算法，它通过优化策略函数来最大化累积回报。