DDPG结构图

DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）是一种基于深度学习和强化学习的算法，用于解决连续动作空间的问题。其结构图主要包括四个部分：Actor网络、Critic网络、目标Actor网络和目标Critic网络。Actor网络负责生成当前状态下的动作策略，Critic网络负责评估当前状态-动作对的价值函数。目标Actor和目标Critic网络则是Actor和Critic网络的软更新版本，用于提高算法的稳定性。在训练过程中，通过不断迭代优化这四个网络的参数，使得智能体能够在环境中学习到最优的策略。