深度强化学习的常用算法——DQN，DDPG，PPO

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2015年末，机器学习已经成为人类与机器交互的新方式。近几年，随着强化学习在各个领域的广泛应用，深度强化学习也逐渐成为学术界和工业界研究的热点话题。
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是基于机器学习和大数据等技术提出的一种新的机器学习方法。它利用大量的实时反馈信息和高维动作空间，通过学习从原始输入到执行动作的映射关系，从而解决复杂问题，取得比传统机器学习更好的效果。其中最著名的就是由OpenAI开发的强化学习库OpenAI Gym。
2015年开始，深度强化学习领域里，经历了DQN、DDPG和PPO等三大类算法的相继问世，并且每一个算法都展示出了其独有的性能优势。这些算法主要用于解决多种复杂的问题，包括机器人控制，对抗攻击，市场策略等方面。本文将简单介绍一下DQN、DDPG、PPO这三个算法以及它们的特点、原理、实现以及未来方向等。

DQN: Deep Q-Networks

算法原理及操作步骤

1.神经网络Q-network结构
在DQN算法中，使用了神经网络来表示状态和动作的价值函数。网络结构是一个两层的全连接网络，输入是环境观测特征，输出是一个Q值的向量，大小等于可选的动作数量