深度强化学习算法汇总

深度强化学习算法汇总包括MuZero、SAC、PPO、TD3、DDPG、DQN等算法。MuZero是一种基于Monte Carlo Tree Search（MCTS）的算法，它可以在没有先验知识的情况下学习玩多种不同的游戏。SAC（Soft Actor-Critic）是一种基于最大熵强化学习的算法，它可以处理连续动作空间，并且可以实现对环境的探索和利用的平衡。PPO（Proximal Policy Optimization）是一种基于策略梯度的算法，它通过对策略进行近邻优化来提高训练的稳定性。TD3（Twin Delayed DDPG）是一种改进的DDPG算法，它通过引入两个目标网络和延迟更新策略来提高算法的稳定性和收敛性。DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）是一种结合了深度学习和强化学习的方法，它可以处理高维输入和连续动作空间的情况。DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度神经网络的Q-learning算法，它可以用于解决离散动作空间的强化学习问题。以上算法都是深度强化学习领域的热门算法，每种算法都有其适用的场景和特点。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [2022年度强化学习领域19个重要进展汇总](https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/128785220)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [深度强化学习——概念及算法总结](https://blog.csdn.net/weixin_42898871/article/details/128904723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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