ddpg pytorch
时间: 2023-09-14 21:12:23 浏览: 66
DDPG是一种基于DPG算法的无模型actor-critic方法的off-policy算法。它在DQN算法的基础上进行了改进,解决了DQN只适用于离散和低维动作空间的问题。DDPG算法包括actor和critic两个部分,每个部分都有训练网络和目标网络,共计4个网络。与DQN类似,DDPG算法还引入了experience buffer机制来存储agent与环境交互的数据,并通过soft update的方式缓慢地更新目标网络的参数。此外,为了实现探索,DDPG算法还通过向动作网络的输出中添加随机噪声来实现exploration。DDPG算法的实现可以使用PyTorch库。
参考资料:
DDPG算法介绍
DDPG算法的学习过程和探索方法<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度强化学习笔记——DDPG原理及实现(pytorch)](https://blog.csdn.net/qq_41871826/article/details/108540108)[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: 100%"]
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