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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

13. Deterministic Policy Gradient and the DDPG

Deterministic-Policy-Gradient-Based Approaches

verfasst von : Mohit Sewak

Erschienen in: Deep Reinforcement Learning

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

In this chapter, we will cover the Deterministic Policy-Gradient algorithm (DPG), with the underlying Deterministic Policy-Gradient Theorems that empower the underlying mathematics. We would also cover the Deep Deterministic Policy-Gradient (DDPG) algorithm, which is a combination of the DQN and the DPG and brings the deep learning enhancement to the DPG algorithm. This chapter leads us to a more practical and modern approach for empowering reinforcement learning agents for continuous-action control.

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Metadaten
Titel
Deterministic Policy Gradient and the DDPG
verfasst von
Mohit Sewak
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Singapore
Buch
Deep Reinforcement Learning

Print ISBN: 978-981-13-8284-0

Electronic ISBN: 978-981-13-8285-7

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-13-8285-7_13

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