DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是连续控制领域的经典强化学习算法，是结合PG和DQN的一种off-policy方法。

可以看作是DQN的改进，在DQN的Q网络基础上引入Actor网络预测一个使Q值最大的动作值，从而能够应对连续动作空间，且使用了DQN中的目标网络和经验复现技巧。

Deep指深度网络，Deterministic指确定性策略也就是Actor输出的是一个动作值而不是动作概率分布，虽然叫Policy Gradient但却是AC架构。

1. Critic网络

• 作用：估计Q值，而不是A2C中估计V值，所以其实是DQN中的Q网络
• 输入：状态，动作
• 输出：Q值
• 目标：使Q值估计尽可能准确
• 所以Loss就是TD_error，当前预测值与目标值的最小均方误差 

2. Actor网络

• 作用：提出一个给定状态的动作
• 输入：状态
• 输出：一个动作值
• 目标：选择Q值尽可能高的动作，也就是最大化Q值
• 所以Loss就是-Q(s, a)

3. 主要技巧

• 用了两个目标网络，从而增加训练的稳定性。所以一共是四个网络
• 用了ReplayBuffer，存储(s, a, r, s')
• 训练时给Actor输出的action增加均值为0的高斯噪声后再执行，有利于探索

4. 补充

• 随机性策略：输出动作的概率分布，再从中采样得到动作。最后一层通常用Softmax，之后用Categorical分布采样（如果只有两个动作也可以不用softmax，直接输出其中一个动作的概率，之后用Bernoulli分布采样）。
• 确定性策略：输出一个动作。同样的state必然输出同样的action。最后一层通常用双曲正切函数tanh映射到(-1, 1)，之后再根据实际动作取值范围进行scale。 
• 伪代码中两个目标网络更新公式里的tao，以及actor和critic各自的学习率，都可以调整

图片来源：

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