Gradient de politique déterministe profonde pour le contrôle continu

Cette séance de cours présente l'algorithme DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient), qui combine un gradient de politique avec un Q-learning dans une architecture acteur-critique pour former efficacement les réseaux neuronaux à des espaces d'action continus. L'instructeur explique la nécessité pour le DDPG de traiter un nombre infini de valeurs pour des actions continues, l'utilisation d'un réseau de politiques pour mapper les états de manière déterministe à des actions continues, et le processus de formation impliquant des réseaux cibles et des tampons de relecture. Les résultats de différents environnements sont présentés, montrant les performances de DDPG par rapport à d'autres méthodes telles que PPO et TRPO. La séance de cours se termine en discutant de l'importance d'une exploration efficace dans l'apprentissage de renforcement et des stratégies pour maintenir l'entropie politique pour une meilleure performance.