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可以多次点击。并后台化运行，在网游 某些网络应用中拜托繁重的点击苦难

PyTorch-ActorCriticRL PyTorch实现的连续动作actor-critic算法。 该算法使用DeepMind的深度确定性策略梯度方法更新演员和评论者网络，并使用过程在使用确定性策略的同时在连续动作空间中进行探索。 DDPG 是一种策略梯度算法，它使用随机行为策略进行探索（在这种情况下为Ornstein-Uhlenbeck）并输出确定性目标策略，该策略更易于学习。 政策估算（演员） Actor网络由一个三层神经网络组成，该神经网络将状态输入，并输出应由Pi表示的动作（a ） 。 政策评估（严重） 批判网络由一个三层神经网络组成，该神经网络将状态（s）和相应的动作（a）输入，并输出由Q（s，a）表示的状态动作值函数。 演员优化 通过最小化损耗来优化策略：-和（-Q（s，a）） 。 批判性优化 通过最小化损耗来优化评论者：-L2 （r + gamma * Q（s1，

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