DDPG_TF2 很难在TF2中找到简单整洁的DDPG实现，因此我做了一个。 DDPG DDPG是一种无模型的非策略算法，可在连续动作空间中学习Q函数和策略。 它受Deep Q Learning的启发，可以看作是连续acion空间上的DQN。 它利用政策外数据和Bellman方程来学习Q函数，然后使用Q函数来推导和学习政策。 在DDPG的此实现中，一开始执行n次纯探索（由rand_steps参数指定）。 通过在整个范围内均匀分布来选择动作。 主要特点： 随机（深度）模型估计可提供连续（无限