<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>TD3 on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/td3/</link><description>Recent content in TD3 on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 11 Aug 2025 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/td3/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>强化学习（三）：Policy Gradient 与 Actor-Critic 方法</title><link>https://www.chenk.top/zh/reinforcement-learning/03-policy-gradient%E4%B8%8Eactor-critic%E6%96%B9%E6%B3%95/</link><pubDate>Mon, 11 Aug 2025 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/reinforcement-learning/03-policy-gradient%E4%B8%8Eactor-critic%E6%96%B9%E6%B3%95/</guid><description>&lt;p>DQN 证明了深度强化学习能够成功解决 Atari 游戏，但其能力存在明显局限：仅适用于&lt;strong>离散动作空间&lt;/strong>。若用于控制具有七个连续关节角度的机械臂，则会完全失效——因为每一步动作选择都需要额外求解一个内部优化问题。&lt;/p></description></item></channel></rss>