如何在MATLAB中清除代码-理解DDPG：DDPG学习体会

简介：
本文章介绍了如何在MATLAB环境中有效地清理和优化代码，并分享了作者对深度确定性策略梯度（DDPG）算法的学习心得与实践体会。 本段落记录了在学习DDPG（Deep Deterministic Policy Gradients）算法细节过程中遇到的若干问题。 DDPG的主要特征如下： 1. 内存回放：这一机制与DQN中的思路完全一致。 2. Actor-Critic框架：其中，critic负责值迭代，而actor则负责策略迭代。 3. 柔性更新（Softupdate）：代理同时维持四个网络，每个角色（actor和critic各两个），其中一个作为目标网络。其更新方式为柔性更新，即每一步仅采用较小的权重来利用训练中的网络进行更新。这样做的目的是为了尽可能确保训练能够收敛。 4. 探索通过随机过程实现：通常使用OU过程，在Actor采取的动作基础上增加一定的随机扰动，以保证探索的有效性。 这些技巧共同构成了DDPG算法的核心特点和优势。