DDPG算法
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强化学习从基础到进阶 -- 案例与实践 [7.1]：深度确定性策略梯度 DDPG 算法、双延迟深度确定性策略梯度 TD3 算法详解项目实战
OpenAI Gym中其实集成了很多强化学习环境，足够大家学习了，但是在做强化学习的应用中免不了要自己创建环境，比如在本项目中其实不太好找到Qlearning能学出来的环境，Qlearning实在是太弱了，需要足够简单的环境才行，因此本项目写了一个环境，大家感兴趣的话
强化学习从基础到进阶 - 常见问题和面试必知必答 [7]：深度确定性策略梯度 DDPG 算法、双延迟深度确定性策略梯度 TD3 算法详解
深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient，DDPG）：在连续控制领域经典的强化学习算法，是深度Q网络在处定性”表示其输出的是一个确定的动作，可以用于连续动作环境；“策略梯度”代表的是它用到的是策略网络，并且每步都会更新一次，其是一
强化学习从基础到进阶 -- 案例与实践 [7]：深度确定性策略梯度 DDPG 算法、双延迟深度确定性策略梯度 TD3 算法详解
离散动作与连续动作是相对的概念，一个是可数的，一个是不可数的。 如图 7.1 所示，离散动作和连续动作有几个例子。在 CartPole 环境中，可以有向左推小车、向右推小车两个动作。在 Frozen Lake 环境中，小乌龟可以有上、下、左、右4个动作。在雅达利的 Pong
