Lee Hung-yi强化学习 | (5) Q-learning用于连续动作 (NAF算法)
Lee Hung-yi强化学习专栏系列博客主要转载自CSDN博主 qqqeeevvv，原专栏地址 课程视频 课件地址 普通的Q-learning比policy gradient比较容易实现，但是在处理连续动作（比如方向盘要转动多少度）的时候就会显得比较吃力。 因为如果action是离散的几个动作，那就可以把这几个动作都代到Q-function去算Q-value。但是如果action是连续的，此时a
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