Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG): OnPolicy Max

AI天才研究院

于 2023-09-14 00:30:39 发布

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分类专栏： Python实战 MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构文章标签：大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/132867541

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本文介绍了Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法，一种适用于连续动作空间的强化学习方法。DDPG结合Actor-Critic框架，通过两个神经网络分别预测动作和评估状态值。其优点在于能有效解决连续动作空间问题，适用于机器人控制、自动驾驶等场景。然而，DDPG算法也存在学习过程易受噪声影响、收敛速度较慢和数据需求量大的问题。文章深入探讨了DDPG的基本概念、术语和定义，包括马尔可夫决策过程、策略、价值函数、模型学习等，为理解DDPG提供了全面的背景知识。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

一、引言

近年来强化学习（Reinforcement Learning，RL）技术在图像处理、机器人控制、虚拟现实等领域取得了很大的进步。许多研究人员将其应用到其他领域，例如制造、金融、游戏和医疗等。尽管如此，如何实现真正的、可部署的RL系统仍然是一个重要的课题。其中一个难点就是在连续动作空间中训练RL模型，因为目前主流的方法主要基于离散的策略梯度方法，这些方法学习到的策略不能够直接用于连续环境中的控制。另一方面，大量的研究表明RL算法可以成功地解决复杂的任务，但它们并非万无一失。基于上述两个原因，本文提出了一种新的Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)算法，它可以在连续动作空间中有效学习策略。

DDPG是一种基于模型的方法，它结合了Actor-Critic方法，并通过强化学习的目标函数训练一个模型来预测状态-行为对之间的价值关系。该模型由两个网络组成：一个Actor网络，用来预测应该执行什么样的动作，另一个Critic网络，用来评估当前的状态-动作对的价值。然后，DDPG利用两个网络计算损失函数，这两个网络的参数是通过反向传播训练的。

DDPG模型可以应用于各种连续动作空间的环境，包括运动机械、机器人控制、自动驾驶汽车等。本文从宏观层次上分析DDPG算法及其所涉及的各个组