ddpg是什麼

DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）是一種結合了深度學習和強化學習技術的算法，專門設計來解決連續動作空間的控制問題。

DDPG算法採用Actor-Critic框架，其中Actor網路負責輸出策略，即根據當前狀態選擇動作，而Critic網路則評估這些動作的價值。DDPG通過不斷與環境互動來學習，並使用經驗回放技術來提高樣本效率，通過這種方式，DDPG能夠最佳化連續動作的選擇，適用於各種任務，如機器人控制、遊戲AI等。