DDPG数据归一化方法

DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）是一种深度强化学习算法，它在训练过程中需要对数据进行归一化处理。DDPG数据归一化方法如下：
1. 对于连续的状态空间，使用均值方差归一化方法，即将每个状态特征减去其均值，再除以其标准差。
2. 对于连续的动作空间，使用最大最小值归一化方法，即将每个动作特征减去其最小值，再除以其最大值减去最小值。

在DDPG算法中，数据归一化可以提高算法的收敛速度和稳定性，使得算法更容易学习到最优策略。