pytorch 强化学习 DPG

DPG（Deterministic Policy Gradient）是一种强化学习算法，通过确定性策略来学习连续动作空间中的策略。而DPG的深度学习版本就是DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）算法。DDPG是一种基于AC框架（Actor-Critic）的算法，它是off-policy算法，可以利用Experience Replay来打破数据相关性，提高算法的稳定性。DDPG算法同时借鉴了DQN算法，使用DQN来估计Q函数的真实值。

相关问题

ddpg pytorch

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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