Ddpg是什麼意思

DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 是一種用於強化學習的算法，由Google DeepMind於2015年提出。它是基於Policy Gradient的算法，但使用深度神經網絡來近似值函數和策略函數。

DDPG 結合了Actor-Critic 架構和 Deep Q-Network (DQN) 的概念，用於解決連續動作空間的問題。在 DDPG 中，Actor 負責生成動作，而 Critic 則負責評估這些動作的好壞。DDPG 使用 Experience Replay 和 Target Networks 來穩定學習過程，並通過 Deterministic Policy 來減少探索的方差。

DDPG 算法在許多連續控制任務上表現出色，例如控制機器人手臂進行精細操作等。它也被用於其他領域，如金融市場預測和自動駕駛汽車的控制。