DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解

深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法，是基于使用策略梯度的Actor-Critic，本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解

DDPG的关键组成部分是

• Replay Buffer
• Actor-Critic neural network
• Exploration Noise
• Target network
• Soft Target Updates for Target Network

下面我们一个一个来逐步实现：

完整文章：

https://avoid.overfit.cn/post/9951ac196ec84629968ce7168215e461