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📝论文笔记之DPG_dpg算法 📊

2025-03-09 00:35:25 来源:网易 用户:黎月兴 

最近在深入研究强化学习领域的算法,特别关注了DPG(Deterministic Policy Gradient)算法。📖这个算法在连续动作空间中表现出色,尤其是在机器人控制和游戏AI等领域。🤖

首先,我们需要理解DPG算法的核心思想。它是通过一个确定性的策略网络来直接输出动作,而不是像其他方法那样使用概率分布。🎯 这种方法减少了探索的不确定性,使得学习过程更加稳定。🔍

接着,我们来看看算法的具体实现。DPG算法通过引入目标网络来稳定训练过程,确保策略更新时不会出现剧烈波动。🔄 目标网络参数会定期从主网络复制过来,这有助于减少方差并提高学习效率。🔧

最后,值得一提的是,DPG算法还可以与Actor-Critic架构结合使用,形成DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient),进一步增强了其处理复杂环境的能力。💡

通过这篇笔记,希望能够帮助大家更好地理解和应用DPG算法。🌟

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