Нейросеть Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)

Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) — это алгоритм глубокого обучения, который используется для решения задач управления в непрерывных пространствах действий. Он сочетает идеи детерминированного подхода к политике (Deterministic Policy Gradient, DPG) с методами глубокой Q-сети (Deep Q-Network, DQN).

Основные особенности DDPG

• Непрерывные действия: DDPG эффективно справляется с задачами, где пространство действий является непрерывным, например, управление роботом или регулирование температуры.
• Стабильность обучения: Алгоритм использует два набора весов — целевой и текущий, чтобы стабилизировать процесс обучения.
• Использование памяти опыта: Как и в DQN, DDPG применяет память опыта для хранения переходов среды, что позволяет обучаться на случайной выборке этих данных.
• Гибкость архитектуры: Нейронные сети могут быть настроены под конкретную задачу, обеспечивая гибкость при проектировании моделей.

Применение DDPG

1. Робототехника: управление манипуляторами и передвижением роботов.
2. Игры: обучение агентов для игр с непрерывными действиями, таких как гонки или симуляторы полетов.
3. Автоматическое управление: регулирование параметров систем реального времени, например, температуры или давления.

DDPG представляет собой мощный инструмент для решения сложных задач управления, особенно там, где требуется высокая точность и стабильность поведения агента.