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文章 2023-12-19 来自：开发者社区

【PyTorch深度强化学习】TD3算法（双延迟-确定策略梯度算法）的讲解及实战（超详细 附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、双延迟-确定策略梯度算法在DDPG算法基础上，TD3算法的主要目的在于解决AC框架中，由函数逼近引入的偏差和方差问题。一方面，由于方差会引起过高估计，为解决过高估计问题，TD3将截断式双Q学习（clipped Double Q-Learning）应用于AC框架；另一方面，高方差会引起误差累积，为解决误差累积问题，TD3分别采用延迟策略更新和添加噪声平滑....

【PyTorch深度强化学习】TD3算法（双延迟-确定策略梯度算法）的讲解及实战（超详细 附源码）
文章 2023-12-19 来自：开发者社区

PyTorch深度强化学习中蒙特卡洛策略梯度法在短走廊环境（CartPole-v0）中的实战（超详细 附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~一、策略梯度法策略梯度法（PG）利用策略函数来选择动作，同时使用值函数来辅助策略函数参数的更新，根据策略类型的不同，可以分为随机策略梯度和确定性策略梯度策略梯度法与值函数逼近法相比优点如下1：平滑收敛在学习过程中，PG法每次更新策略函数，权重参数都会朝着最优值变化，且只发生微小变化，有很强的收敛性，值函数逼近法基于贪心策略对策略进行改进，有些价值函数在....

PyTorch深度强化学习中蒙特卡洛策略梯度法在短走廊环境（CartPole-v0）中的实战（超详细 附源码）

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