DDPG，CONTINUOUS CONTROL WITH DEEP REINFORCEMENT LEARNING 論文閱讀
DDPG算法是訓練一個deterministic policy來處理動作連續的問題，主要是基於DQN的思想，訓練一個Q-functon來衡量動作的Q值。一般的DQN方法得到下面這個Q的最優值是很容易的，因爲動作是離散的，取對應Q值最大的動作即可。但是在連續動作上就不太好處理了。 原始的Q-Learning的貝爾曼方程是： 貝爾曼方程可以用來學習最優的Q函數，目標函數爲： 因爲連續動作沒法像離散
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