2020年8月8日 · TD3算法是一个对DDPG优化的版本，即TD3也是一种基于AC架构的面向连续动作空间的DRL算法，主要包括三个非常主要的优化。 1）Double Network

TD3是Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm的简称，双延迟深度确定性策略梯度 Deep Deterministic policy gradient 不用解释了，就是 DDPG。 也就是说TD3是DDPG的一个优化版本。 其中有三个非常重要的优化。 明白了这三个优化，就明白了TD3了。 double network

2025年1月1日 · 双延迟深度确定性策略梯度算法，TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）是强化学习中专为解决连续动作空间问题设计的一种算法。 TD3算法的提出是在深度确定性策略梯度（DDPG）算法的基础上改进而来，用于解决强化学习训练中存在的一些关键挑战。 …

2022年5月3日 · 文章深入剖析了TD3的三大关键特性：双重网络、目标策略平滑正则化和延迟更新，并给出了PyTorch的代码实现。 实验结果显示，TD3在LunarLanderContinuous-v2环境中表现稳定，优于DDPG算法。

Twin Delayed DDPG (TD3) is an algorithm that addresses this issue by introducing three critical tricks: Trick One: Clipped Double-Q Learning. TD3 learns two Q-functions instead of one (hence “twin”), and uses the smaller of the two Q-values to form the targets in the Bellman error loss functions. Trick Two: “Delayed” Policy Updates.

TD3是在DDPG的基础上进行改进的算法，主要通过三个重要的技术来提高训练的稳定性和性能： 双Q网络（Double Q-Learning）：引入两个Q网络，减少Q值过估计的情况。

强化学习算法TD3 论文： Addressing Function Approximation Error in Actor-Critic Methods 2018.10. ， 作者本人的TD3代码，PyTroch实现 写在前面 与原版DDPG相比，TD3的改动可以概括为：

TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm)是一种确定性策略强化学习算法，适合于高维连续动作空间。 它的优化目标很简单：

2025年1月1日 · 双延迟深度确定性策略梯度算法，TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）是强化学习中专为解决连续动作空间问题设计的一种算法。 TD3算法的提出是在深度确定性策略梯度（DDPG）算法的基础上改进而来，用于解决强化学习训练中存在的一些关键挑战。

2021年3月16日 · TD3算法的大致思路，首先初始化3个网络，分别为 ，参数为，在初始化3个Target网络，分别将开始初始化的3个网络参数分别对应的复制给target网络。 。 初始化Replay Buffer 。 然后通过循环迭代，一次次找到最优策略。