Mr.Winter`
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深度强化学习 | 图文详细推导深度确定性策略梯度DDPG算法

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  • 0 专栏介绍
  • 1 演员-评论家架构
    • 1.1 Critic网络优化
    • 1.2 Actor网络优化
  • 2 深度确定性策略梯度算法

0 专栏介绍

本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基，结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景，深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合，包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节，旨在帮助读者掌握深度强化学习技术在机器人运动规划中的实战应用

详情：《运动规划实战精讲：深度强化学习篇》

1 演员-评论家架构

在强化学习的探索之路上，智能体始终面临一个核心挑战：如何在动态变化的环境中，通过与状态的交互，找到一组能最大化长期累积奖励的动作序列。早期的强化学习方法要么专注于“值函数”——通过估计状态或状态-动作的长期价值（如基于价值的强化学习DQN算法(附Pytorch实现)中的Q网络）来间接指导动作选择；要么聚焦于“策略”——直接学习状态到动作的映射（如策略梯度方法）。但这些方法各有局限：值函数方法难以处理连续动作空间（因为需要遍历所有可能动作求最大值），而纯策略梯度方法则因仅依赖采样回报的方差较大，训练稳定

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