前面我們講了深度強化學習，雖然強化學習和深度學習得到了乙個很好的結合，但是他們在實際的使用中還是有一些限制的，比如演算法模型容易過估計、無法處理連續動作控制任務。尤其是無法使用連續動作這個缺點，極大的限制了dqn的使用。所以本節就來學習可以處理連續動作的深度確定性策略梯度演算法（ddpg）。
下面按著策略梯度、確定性策略梯度、深度確定性策略梯度來依次講解。
前面我們講過策略梯度，所以這裡直接從確定性策略梯度開始學習。
策略梯度演算法的最大缺點就是策略評估通常效率比較低下：通過策略梯度演算法學習得到的隨機策略後，每乙個時間步個體需要根據該最優策略梯度概率分布函式進行動作取樣，從而獲得具體的動作值，而針對每一時間步個體對高維的動作空間進行取樣將會耗費大量的計算資源。
之前一直以為確定性的策略梯度演算法是不存在的，直到後來d.silver通過嚴密的數學推導證明確定性策略梯度演算法是存在的。
強化學習 十六 深度確定性策略梯度 DDPG
在強化學習 十五 a3c中，我們討論了使用多執行緒的方法來解決actor critic難收斂的問題，今天我們不使用多執行緒，而是使用和ddqn類似的方法 即經驗回放和雙網路的方法來改進actor critic難收斂的問題，這個演算法就是是深度確定性策略梯度 deep deterministic po...
比較Sherwood演算法與確定性演算法
實驗題目 寫一sherwood演算法c，與演算法a,b,d比較，給出實驗結果 演算法的思想很簡單，因為經過計算，演算法b是從val前 這裡給出演算法a b c d homework p67.cpp 此檔案包含 main 函式。程式執行將在此處開始並結束。include pch.h include i...
非確定性演算法 詳解 Flink 實時應用的確定性
確定性 determinism 是電腦科學中十分重要的特性，確定性的演算法保證對於給定相同的輸入總是產生相同的輸出。在分布式實時計算領域，確定性是業界一直難以解決的課題，由此導致用離線計算修正實時計算結果的 lambda 架構成為大資料領域過去近十年的主流架構。而在最近幾年隨著 google the...