1、DDPG复现demo

1. DDPG 算法学习心得从原理理解到实战感悟近期在学习强化学习算法从基础的 DQN 逐步深入到连续控制领域DDPG 给了我非常深刻的启发。作为一种经典的深度确定性策略梯度算法它解决了传统 DQN 无法处理连续动作空间的问题广泛应用于机器人控制、无人车运动、机械臂操作等实际场景。这篇博客记录我对 DDPG 核心原理的理解与学习心得。2. DDPG 的全称是深度确定性策略梯度算法它本质上是一种Actor-Critic 结构 DQN 思想的结合专门用于连续动作空间的强化学习任务DQN大家可以去了解一下DQN 只能输出离散动作上下左右DDPG 可以直接输出连续动作如转向角、速度、力矩非常适合机器人、无人车、无人机这类连续控制场景。3. DDPG 的核心结构Actor-Critic伪代码DDPG 算法网络框架DDPG 是一种基于 Actor-Critic 架构的算法旨在解决连续动作空间的问题。其核心包含四个神经网络上面这些其实非常简单大家如果看我发的前一篇博客就知道了去学原理DDPG网络框架图这个是gemini nano banana 画的。如果大家要发期刊或者论文也可以用这个工具画噢复现demo我的个人github项目链接DDPG_demo