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1、DDPG算法解析
关键点解析/ critic部分接收state和action输入，actor则依赖critic的Q值梯度指导更新。 DDPG引入了目标网络、经验回放、随机抽样和重要性采样，提升学习效率。 额外收获：重要性采样/ 重要性采样是利用简单概率分布估计复杂分布的有效工具，它在强化学习中扮演着不可或缺的角色。
Q-learning算法的函数近似器（function approximators），例如DQN及其变体，很大程度上都基于极小化MSBE损失函数。经常用到的trick有Replay Buffers和Target Networks。
DQN算法：DQN算法是一种基于值的强化学习算法，主要用于连续状态空间的问题。DQN算法使用深度神经网络来近似Q函数，通过优化网络参数来更新Q函数。A3C算法：A3C算法是一种基于策略的强化学习算法，通过并行化多种神经网络来训练多个智能体，从而提高学习效率和精度。
传统的强化学习算法，如PG，会为每个离散动作分配一个输出概率。但在处理连续动作时，DDPG通过单一输出神经元来生成一个值，例如在《地下城与勇士》中，角色的移动是离散的，只需四个输出神经元对应“上”、“下”、“左”、“右”。
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