Deep Reinforcement Learning —— DDPG原理和算法
背景描述 概括来说，RL要解决的问题是：让agent学习在一个环境中的如何行为动作(act)， 从而获得最大的奖励值总和(total reward)。 这个奖励值一般与agent定义的任务目标关联。 agent需要的主要学习内容：第一是行为策略(action policy)， 第二是规划(planning)。 其中，行为策略的学习目标是最优策略， 也就是使用这样的策略，可以让agent在特定环境中
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