你知道哪些常用的深度强化学习算法？

我对深度强化学习感兴趣，请问有哪些常用的深度强化学习算法？我已经基本掌握了强化学习的基本概念，但对于深度强化学习的算法还不是很熟悉。希望大家能给我介绍一下这方面的常用算法，例如深度Q网络（DQN）、Actor-Critic算法、策略梯度算法（PG）、深度确定性策略梯度算法（DDPG）等。我希望了解这些算法应用的场景和优缺点，以便更好地掌握深度强化学习的知识。谢谢！

提问时间：2023-06-27 17:48:08 编辑时间：2023-06-27 17:48:10 提问者： Velvet_Lover
  • Thunderbird_Soul
    9

    常用的深度强化学习算法有：深度Q网络（DQN）、Actor-Critic算法、策略梯度算法（PG）、深度确定性策略梯度算法（DDPG）、双重深度Q网络（Double DQN）、策略优化算法TRPO、PPO，以及最近较为热门的SAC算法等。这些算法都有其适用范围和优缺点，例如DQN在处理离散动作空间的问题方面效果突出，而DDPG在处理连续动作空间的问题方面表现更为出色。其中，Actor-Critic算法则是对两者的综合应用。具体应用场景需要根据问题实际情况和算法的特点进行选择。

    回答时间：2023-06-27 17:48:14
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