DDPG，CONTINUOUS CONTROL WITH DEEP REINFORCEMENT LEARNING 论文阅读

时间 2020-12-24

标签强化学习繁體版

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DDPG算法是训练一个deterministic policy来处理动作连续的问题，主要是基于DQN的思想，训练一个Q-functon来衡量动作的Q值。一般的DQN方法得到下面这个Q的最优值是很容易的，因为动作是离散的，取对应Q值最大的动作即可。但是在连续动作上就不太好处理了。原始的Q-Learning的贝尔曼方程是：贝尔曼方程可以用来学习最优的Q函数，目标函数为：因为连续动作没法像离散

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