强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)
在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG)。
本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial。
1. 从随机策略到确定性策略
从DDPG这个名字看,它是由D(Deep)+D(Deterministic )+ PG(Policy Gradient)组成。PG(Policy Gradient)我们在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)里已经讨论过。那什么是确定性策略梯度(Deterministic Policy Gradient,以下简称DPG)呢?
确定性策略是和随机策略相对而言的,对于某一些动作集合来说,它可能是连续值,或者非常高维的离散值,这样动作的
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