TD3算法，全稱Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient，是一種針對連續控制問題的強化學習算法，旨在改進DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）算法的穩定性和性能。TD3通過引入以下三個關鍵技術來提升算法的效果：
雙重網路（Double network）：TD3使用兩個Critic網路來估計Q值，並在更新時選擇較小的Q值作為目標，以減少Q值的過估計問題。
目標策略平滑正則化（Target policy smoothing regularization）：在計算目標Q值時，對下一個狀態的動作加入噪聲，使價值評估更加準確。
延遲更新（Delayed update）：TD3在更新Critic網路多次後才更新Actor網路，這有助於提高Actor網路訓練的穩定性。
TD3算法的核心思想是使用兩個Critic網路來評估動作價值，以減少對價值函式的估計誤差，並通過上述技術提高算法的穩定性和學習效果。這些改進使得TD3在處理連續動作空間的任務時表現出色，例如在CarRacing-v2環境中，TD3能夠通過訓練使智慧型體學會駕駛車輛並最佳化行駛路徑。