【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现

专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现

对于深度强化学习这块规划为：

• 基础单智能算法教学（gym环境为主）
• 主流多智能算法教学（gym环境为主）
  • 主流算法：DDPG、DQN、TD3、SAC、PPO、RainbowDQN、QLearning、A2C等算法项目实战
• 一些趣味项目（超级玛丽、下五子棋、斗地主、各种游戏上应用）
• 单智能多智能题实战（论文复现偏业务如：无人机优化调度、电力资源调度等项目应用）

本专栏主要方便入门同学快速掌握强化学习单智能体|多智能体算法原理+项目实战。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知其然、知其所以然、知何由以知其所以然。

声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现实应用等）

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强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解

1.核心词汇

深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient，DDPG）：在连续控制领域经典的强化学习算法，是深度Q网络在处定性”表示其输出的是一个确定的动作，可以用于连续动作环境；“策略梯度”代表的是它用到的是策略网络，并且每步都会更新一次，其是一个单步更新的策略网络。其与深度Q网络都有目标网络和经验回放的技巧，在经验回放部分是一致的，在目标网络的更新上有些许不同。

2.常见问题汇总

2.1 请解释随机性策略和确定性策略，两者有什么区别？

（1）对于随机性策略 ${\pi }_{\theta }(a_t|s_t)$ ，我们输入某一个状态 $s$，采取某一个动作 $a$ 的可能性并不是百分之百的，而是有一个概率的，就好像抽奖一样，根据概率随机抽取一个动作。

（2）对于确定性策略 ${\mu }_{\theta }(s_t)$ ，其没有概率的影响。当神经网络的参数固定之后，输入同样的状态，必然输出同样的动作，这就是确定性策略。

2.2 对于连续动作的控制空间和离散动作的控制空间，如果我们都采取策略网络，应该分别如何操作？

首先需要说明的是，对于连续动作的控制空间，Q学习、深度Q网络等算法是没有办法处理的，所以我们需要使用神经网络进行处理，因为其可以既输出概率值，也可以输出确定的策略 ${\mu }_{\theta }(s_t)$ 。

（1）要输出离散动作，最后输出的激活函数使用 Softmax 即可。其可以保证输出的是动作概率，而且所有的动作概率加和为1。

（2）要输出连续的动作，可以在输出层中加一层tanh激活函数，其可以把输出限制到 $[-1,1]$ 。我们得到这个输出后，就可以根据实际动作的一个范围再做缩放，然后将其输出给环境。比如神经网络输出一个浮点数2.8，经过tanh激活函数之后，它就可以被限制在 $[-1,1]$ ，输出0.99。假设小车的速度的动作范围是 $[-2,2]$ ，那我们就按比例将之从 $[-1,1]$ 扩大到 $[-2,2]$ ，0.99乘2，最终输出的就是1.98，将其作为小车的速度或者推小车的力输出给环境。

3.面试必知必答

3.1 友善的面试官：请简述一下深度确定性策略梯度算法。

深度确定性策略梯度算法使用演员-评论员结构，但是输出的不是动作的概率，而是具体动作，其可以用于连续动作的预测。优化的目的是将深度Q网络扩展到连续的动作空间。另外，其含义如其名：

（1）深度是因为用了深度神经网络；

（2）确定性表示其输出的是一个确定的动作，可以用于连续动作的环境；

（3）策略梯度代表的是它用到的是策略网络。强化算法每个回合就会更新一次网络，但是深度确定性策略梯度算法每个步骤都会更新一次策略网络，它是一个单步更新的策略网络。

3.2 友善的面试官：请问深度确定性策略梯度算法是同策略算法还是异策略算法？请说明具体原因并分析。

异策略算法。（1）深度确定性策略梯度算法是优化的深度Q网络，其使用了经验回放，所以为异策略算法。（2）因为深度确定性策略梯度算法为了保证一定的探索，对输出动作加了一定的噪声，行为策略不再是优化的策略。

3.3友善的面试官：你是否了解过分布的分布式深度确定性策略梯度算法（distributed distributional deep deterministic policy gradient，D4PG）呢？请描述一下吧。

分布的分布式深度确定性策略梯度算法（distributed distributional deep deterministic policy gradient，D4PG)，相对于深度确定性策略梯度算法，其优化部分如下。

（1）分布式评论员：不再只估计Q值的期望值，而是估计期望Q值的分布，即将期望Q值作为一个随机变量来估计。

（2）$N$步累计回报：计算时序差分误差时，D4PG计算的是$N$步的时序差分目标值而不仅仅只有一步，这样就可以考虑未来更多步骤的回报。

（3）多个分布式并行演员：D4PG使用$K$个独立的演员并行收集训练数据并存储到同一个回放缓冲区中。

（4）优先经验回放（prioritized experience replay，PER）：使用一个非均匀概率从回放缓冲区中进行数据采样。