深度强化学习之自动驾驶论文阅读（一）
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深度强化学习：deep reinforcement learning
自动驾驶：autonomous driving
论文：《Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving》
概要：文章使用DDPG算法在TORCS模拟器上训练了一个agent，在文章设定的环境下表现良好
深度确定性策略梯度（DDPG）算法：使用确定性而不是随机动作函数
在确定性策略梯度下，从状态空间到动作空间的映射是固定的，因此我们不需要在整个动作空间上积分。因此，确定性策略梯度算法需要更少的数据样本来收敛于随机策略梯度
为了提高Agent的稳定性，我们采用经验回放的方法来打破数据样本之间的依赖关系。在DDPG算法中使用了一个目标网络，这意味着我们为演员和评论家网络创建了一个副本。然后，这些目标网络用于提供目标值。然后，这些目标网络的权重以固定频率更新。对于演员和评论家网络，参数w和θ分别更新为
DDPG算法在TORCS上的应用：
英文原文：Using Keras and Deep Deterministic Policy Gradient to play TORCS | Ben Lau (yanpanlau.github.io)
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